- Session KI in der medizinischen Versorgung und Forschung, DGN-Kongress, Berlin, 12.–15.11.2025.
In der Neurologie werden dafür meistens künstliche neuronale Netze, die sich ander Funktionsweise unseres Gehirns orientieren, genutzt. Der Begriff KI stammt von John McCarthy, der damit ursprünglich Forschungsmittel gewinnen wollte.
Die Anwendung von KI erfolgt primär über zwei Ansätze: Diskriminative KI-Systeme, die bereits seit längerem für Klassifikationsaufgaben wie Bildanalyse eingesetzt werden, und generative Modelle wie ChatGPT, die seit 2017 unstrukturierte medizinische Daten verarbeiten und kontextbezogene Dialoge ermöglichen können. Die generativen Modelle eröffnen ganz neue Möglichkeiten, mit komplizierten medizinischen Infos umzugehen.
KI in der Medizin war lange ein Randthema, hat aber seit 2012 einen riesigen Sprung gemacht. 1980 gab es keine einzige Veröffentlichung zum Thema KI in der Medizin, 2023 waren es schon um die 30.000. Man sieht die Entwicklung auch daran, dass immer mehr KI-basierte Medizinprodukte zugelassen werden.
Trotzdem wird KI in der Klinik noch vorsichtig eingesetzt. Interessant ist, dass nur etwa 5 % aller Studien zu KI in der Neurologie durchgeführt werden – obwohl es viele Daten gibt und das Potenzial groß ist.
Nach einer raschen Entwicklungsphase zeigt KI in der Neurologie bereits beeindruckende Anwendungsmöglichkeiten.
Früherkennung von Krankheiten:
Bildgebende Verfahren:
Therapie:
Hilfe bei Diagnosen:
Eine spezifische "Gegenmitteltherapie" gegen KI-Probleme existiert nicht. Man muss sich bewusst sein, wo ihre Grenzen liegen. KI kann voreingenommen sein. Studien zeigen, dass bestimmte Patientengruppen (jüngere, weibliche, schwarze Patienten) systematisch benachteiligt werden können. Das liegt daran, dass im Gesundheitssystem bereits Ungleichheiten bestehen und KI-Modelle daher oft mit unvollständigen Daten trainiert werden. KI kann falsche Ergebnisse liefern. Selbst fortschrittliche Modelle wie GPT-4 können unter realistischen Bedingungen von 80% auf 40% Genauigkeit abfallen. KI-Systeme neigen zu "Halluzinationen" - dem Generieren falscher Informationen durch falsche Schlussfolgerungen.
KI in der Neurologie braucht einen strukturierten Plan. Demnach sollten KI-Anwendungen genauso gut geprüft werden wie neue Medikamente (mit unabhängigen Tests und Studien). Es sollte Vorsicht bei der Nutzung von Chatbots geboten sein, denn die Verantwortung und Haftung liegt immer noch beim Arzt. Studien zeigen, dass KI in manchen Fällen Ärzte übertreffen, wenn jedoch Ärzte im Umgang geschult werden, dann gleicht sich die Leistung an. Vorteile durch die KI entstehen nur, wenn sie menschzentriert eingesetzt wird.
Damit KI nicht missbraucht wird oder Fehler macht, muss damit verantwortungsvoll umgegangen werden. Seit diesem Jahr schreibt die EU vor, dass Anwender von KI-Systemen geschult werden müssen. So soll sichergestellt werden, dass die KI den Menschen hilft. Wichtig ist auch, dass es immer mehr Kurse gibt, in denen man KI-Kompetenz lernt. Solche Kurse sind wichtig, damit KI sicher in den Klinikalltag integriert werden kann. KI in der Neurologie ist mehr als nur ein kurzlebiger Trend. Es verändert die Beziehung zwischen Arzt und Patient. In Zukunft wird es Patient, Arzt und KI geben. Für Neurologen bedeutet das, die KI kann bei schwierigen Fällen eine gute Hilfe sein, aber man sollte die Grenzen kennen und als Arzt die Entscheidung treffen.
Die größte Herausforderung ist nicht die Technik, sondern wie sie verstanden und eingesetzt wird.