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Künstliche Intelligenz kann operative Eingriffe nicht nur dokumentieren, sondern auch präzisere Berichte verfassen als Chirurginnen und Chirurgen selbst. Eine neue Studie zeigt, dass KI-gestützte Systeme seltener Fehler machen und die Qualität der medizinischen Dokumentation erheblich verbessern könnten.
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Medizin in vielen Bereichen. Eine neue Studie im Journal of the American College of Surgeons zeigt, dass KI sogar in der Lage ist, bessere OP-Berichte zu schreiben als Chirurgen selbst. Die Technologie könnte nicht nur die Dokumentationslast verringern, sondern auch die Qualität der Berichte erheblich verbessern.
KI überwacht Operationen und erstellt präzisere Berichte
Operative Berichte sind essenziell für die medizinische Dokumentation. Sie dienen der Kommunikation zwischen Ärztinnen und Ärzten, sind Grundlage für Abrechnungen und Qualitätskontrollen und können für Forschung und regulatorische Zwecke genutzt werden. Doch oft sind diese Berichte unvollständig oder fehlerhaft.
Ein Forscherteam trainierte eine KI darauf, Operationen zur Entfernung der Prostata zu „beobachten“ und anschließend Berichte zu erstellen. Dabei erkannte das System chirurgische Schritte anhand von Videoaufnahmen – etwa das Entfernen von Lymphknoten oder das Abbinden von Blutgefäßen – und generierte automatisch den dazugehörigen Text.
KI-Berichte enthalten weniger Fehler
Die Forscher überprüften die KI-Berichte anhand von 158 realen Operationen und verglichen sie mit den Berichten der operierenden Ärztinnen und Ärzte. Das Ergebnis: 53 Prozent der von Menschen verfassten Berichte wiesen Fehler oder Unstimmigkeiten auf, während dies bei den KI-Berichten nur in 29 Prozent der Fälle zutraf.
Besonders relevant war, dass in 27 Prozent der von Menschen verfassten Berichte schwerwiegende Abweichungen zur tatsächlichen Operation festgestellt wurden. Bei der KI war dieser Wert mit 13 Prozent nur halb so hoch.
Das Fazit der Forschenden: KI kann nicht nur die Dokumentationslast verringern, sondern auch die Genauigkeit und Transparenz in der Chirurgie verbessern.
KI übertrifft Menschen auch bei Langzeit-EKG-Analysen
Nicht nur in der chirurgischen Dokumentation schlägt KI menschliche Fachkräfte – auch in der Kardiologie zeigt sich ihr Potenzial. Laut einer Studie in Nature Medicine ist KI genauer als Menschen bei der Analyse von Langzeit-EKGs.
Das Problem: Der menschliche Herzschlag variiert stark, und Langzeitmessungen – oft über mehrere Tage oder Wochen – generieren enorme Datenmengen. Bei der Auswertung von 14.606 Langzeit-EKGs, die im Durchschnitt über 14 Tage getragen wurden, zeigte sich, dass KI schwere Herzrhythmusstörungen deutlich zuverlässiger erkannte als menschliche Spezialisten.
KI erkennt gefährliche Herzrhythmusstörungen zuverlässiger
Die Forscher verglichen die Ergebnisse menschlicher Fachkräfte mit der KI „DeepRhythmAI“, entwickelt vom polnischen Unternehmen MEDICALgorithmics.
- Menschen übersahen schwere Arrhythmien in 4,4 Prozent der Fälle.
- Die KI verpasste diese nur in 0,3 Prozent der Fälle.
- Die KI konnte zudem in 99,9 Prozent der Fälle mit hoher Sicherheit ausschließen, dass eine gefährliche Herzrhythmusstörung vorlag.
Linda Johnson von der Universität Lund in Schweden, die die Studie leitete, betont die Bedeutung der Ergebnisse:
„Wir haben einen massiven Engpass in der kardiologischen Versorgung, weil nicht genug geschultes Personal für Langzeit-EKG-Analysen zur Verfügung steht. KI kann dieses Problem lösen.“
Zukunft der KI in der Medizin
Die beiden Studien zeigen, dass KI nicht nur eine Entlastung für medizinisches Personal darstellt, sondern auch die Qualität der Patientenversorgung verbessern kann. Während KI bei der Diagnose und Dokumentation immer leistungsfähiger wird, bleiben jedoch ethische und regulatorische Fragen zu klären.
Langfristig könnte der Einsatz von KI dazu beitragen, Fehler zu reduzieren, Prozesse zu beschleunigen und Ressourcen im Gesundheitssystem effizienter einzusetzen. Ob sich die Technologie in großem Maßstab durchsetzt, wird jedoch auch davon abhängen, wie sie in die bestehenden medizinischen Strukturen integriert wird.
