Empfehlungen für den Einsatz von KI zur Diagnostik, Behandlung und Erforschung von Lebererkrankungen

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Eine Gruppe aus 34 führenden internationalen Expertinnen und Experten der
Hepatologie, Datenwissenschaft und Künstlichen Intelligenz (KI) hat einen
Konsensbericht vorgelegt, der konkrete Empfehlungen für den Einsatz von KI
in der Hepatologie gibt. Sie basieren auf einem strukturierten,
mehrstufigen, anonymisierten Verfahren, welches unter der Leitung von
Prof. Jakob N. Kather, Else Kröner Fresenius Zentrum (EKFZ) für Digitale
Gesundheit, TU Dresden und Universitätsklinikum Dresden, gemeinsam mit Dr.
Sabela Lens, Universitätsklinikum Barcelona/Spanien und Dr. Eric Trépo,
Universitätsklinikum Brüssel/Belgien durchgeführt wurde.

Die Veröffentlichung erfolgte unter dem Dach der Fachgesellschaft EASL –
European Association for the Study of the Liver und ihrer „AI Task Force“
im „Journal of Hepatology“.

Fortschritte und Herausforderungen beim Einsatz von KI
In den vergangenen 15 Jahren haben sich KI-Systeme rasant
weiterentwickelt. Große Fortschritte gab es insbesondere bei bildbasierten
Anwendungen in der Radiologie und Pathologie – zunehmend auch im Bereich
sprachbasierter Methoden. Trotz des enormen Potenzials ist die klinische
Nutzung von KI bislang aufgrund zahlreicher Herausforderungen begrenzt. Um
Hürden bei der Umsetzung zu identifizieren und die Einführung KI-basierter
Anwendungen in der Hepatologie zu erleichtern, hat die AI Task Force der
EASL gemeinsam mit weiteren Fachleuten aus den Bereichen Medizin,
klinische KI, Datenwissenschaft und Regulatorik eine strukturierte Analyse
durchgeführt. Grundlage war das Delphi-Verfahren – eine systematische,
mehrstufige und anonymisierte Befragung, die in der Medizin häufig zur
Entwicklung von Leitlinien eingesetzt wird und am Ende den breiten Konsens
der Gruppe widerspiegelt. Dr. Jan Clusmann, Erstautor der Veröffentlichung
und Postdoktorand in der Arbeitsgruppe „Clinical Artificial Intelligence“
von Prof. Jakob N. Kather am EKFZ für Digitale Gesundheit der TU Dresden
hat den Prozess koordiniert und die Ergebnisse zusammengetragen und
aufbereitet.
„KI hat das Potenzial, die Behandlung und Erforschung von
Lebererkrankungen grundlegend zu verbessern – doch es bestehen derzeit
noch erhebliche Hürden. Unsere Publikation bietet eine Orientierung, um
diese abzubauen und den Weg zur routinemäßigen klinischen Nutzung von KI-
Systemen zu ebnen“, sagt Jakob N. Kather, Professor für Clinical
Artificial Intelligence am EKFZ für Digitale Gesundheit der TU Dresden und
Arzt am Universitätsklinikum Dresden.

KI-Kompetenz als Schlüssel für die erfolgreiche Umsetzung
Eine zentrale Empfehlung der Gruppe lautet, die KI-Kompetenz des
medizinischen Fachpersonals zu stärken. Das Expertengremium betont weiter,
dass KI-Systeme ihre Wirksamkeit, Verlässlichkeit und Vertrauenswürdigkeit
nachweisen müssen, bevor sie in klinische Abläufe integriert werden
können. Selbst validierte Werkzeuge stoßen häufig auf Schwierigkeiten bei
der praktischen Umsetzung – bedingt durch nicht aufeinander abgestimmte
Infrastrukturen im Gesundheitssystem und begrenzte Interoperabilität der
IT-Systeme in den Krankenhäusern. Diese praktischen Hindernisse bei der
Umsetzung müssten dringend abgebaut werden.

Klinische Studien mit KI-Unterstützung durchführen und den Datenaustausch
erleichtern
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist der Einsatz und die Überprüfung von KI-
Methoden in klinischen Studien. Dafür sind der nahtlose Austausch von
Informationen zwischen verschiedenen Institutionen sowie der
dezentralisierte Zugriff auf anonymisierte Daten erforderlich – ebenso wie
eine frühzeitige Zusammenarbeit zwischen KI-Forschenden und leitenden
Personen klinischer Studien.

Fächerübergreifende Zusammenarbeit fördern und klare Rahmenbedingungen
schaffen
Fachgesellschaften sollten künftig Initiativen und strukturierte
Rahmenbedingungen für eine bessere Implementierung von KI schaffen.
Zukünftige Leitlinien sollten den Einsatz von KI-Modellen diskutieren. Der
Inhalt der Leitlinien soll außerdem priorisiert als Kontext für KI-
gestützte Entscheidungsunterstützungssysteme in der klinischen Praxis zur
Verfügung stehen, damit KI-Systeme jederzeit auf die jeweils aktuellste
Datengrundlage zurückgreifen können.
„Der Wandel hin zu einem digitalen, KI-gestützten Gesundheitssystem
erfordert koordinierte, Zusammenarbeit, solide Validierung, Vertrauen in
neue Technologien und einen engen Austausch zwischen medizinischem
Fachpersonal, Forschenden, Systementwicklern, Gesetzgebern und politischen
Entscheidungsträgern. Die vorgelegten Empfehlungen bilden eine
hervorragende Grundlage, um die sichere und verantwortungsvolle Einführung
von KI in der Medizin zu erleichtern“, sagt Stephen Gilbert, Professor für
Medical Device Regulatory Science am EKFZ für Digitale Gesundheit an der
TUD und Mitautor der Veröffentlichung.
Die Empfehlungen sollen Gesundheitseinrichtungen, Industriepartnern und
politischen Entscheidungsträgern helfen, den verantwortungsvollen und
patientenorientierten Einsatz von KI in der Hepatologie weltweit
voranzutreiben.
„Das Besondere an dieser Veröffentlichung ist der internationale,
interdisziplinäre Konsens – entstanden aus der engen Zusammenarbeit von
Expertinnen und Experten aus verschiedenen Ländern und Fachrichtungen.
Diese gemeinsame Grundlage trägt dazu bei, die wegweisenden KI-
Technologien aus dem Labor in die klinische Praxis zu überführen. Wir
veranschaulichen das in der Studie für die Hepatologie, beschreiben aber
einen Leitfaden, der auch für andere Fachrichtungen relevant ist, in denen
wir vor ähnlichen Herausforderungen stehen“, sagt Dr. Jan Clusmann,
Erstautor der Veröffentlichung und Postdoktorand im Team von Professor
Kather.
Das Positionspapier “The barriers for uptake of artificial intelligence in
hepatology and how to overcome them” ist im “Journal of Hepatology”
erschienen – der offiziellen Fachzeitschrift der EASL – European
Association for the Study of the Liver.

EASL AI Task Force
Die EASL AI Task Force ist eine Expertengruppe, die von der European
Association for the Study of the Liver (EASL) ins Leben gerufen wurde. Sie
setzt sich für den verantwortungsvollen und effektiven Einsatz von KI in
der Hepatologie ein. Ziel der Task Force ist es, KI zu nutzen, um
Forschung, Ausbildung, klinische Entscheidungsfindung und die Versorgung
von Patientinnen und Patienten mit Lebererkrankungen zu verbessern.
Darüber hinaus berät die Task Force die EASL bei der Integration von KI in
Veranstaltungen und Publikationen und fördert strategische
Partnerschaften, um KI-Innovationen im Bereich der Lebererkrankungen
voranzutreiben. Zudem unterstützt sie operative Aufgaben innerhalb der
EASL. Weitere Informationen und Mitgliederliste:
https://easl.eu/easl/leadership-and-governance/ai-task-force/

Else Kröner Fresenius Zentrum (EKFZ) für Digitale Gesundheit
Das EKFZ für Digitale Gesundheit an der TU Dresden und dem
Universitätsklinikum Carl Gustav Carus Dresden wurde im September 2019
gegründet. Es wird mit einer Fördersumme von 40 Millionen Euro für eine
Laufzeit von zehn Jahren von der Else Kröner-Fresenius-Stiftung gefördert.
Das Zentrum konzentriert seine Forschungsaktivitäten auf innovative,
medizinische und digitale Technologien an der direkten Schnittstelle zu
den Patientinnen und Patienten. Das Ziel ist dabei, das Potenzial der
Digitalisierung in der Medizin voll auszuschöpfen, um die
Gesundheitsversorgung, die medizinische Forschung und die klinische Praxis
nachhaltig zu verbessern.