„Fighting Cancer with AI“ – Künstliche Intelligenz im Kampf gegen Krebs

[Pressemitteilung]

Prof. Torsten Haferlach: „Die Medizin steht vor der nächsten Revolution, wenn Prozesse, Diagnostik und Behandlung zunehmend von KI unterstützt werden. Personal kann entlastet, die Qualität von Diagnosen und Therapiemöglichkeiten optimiert werden. Jedoch: Die Rahmenbedingungen müssen stimmen. Es gilt, mit Blick auf die Debatte Datenschutz vs. Patientenschutz innovationshemmende Hürden bei der Datennutzung für die Forschung zu reduzieren, wenn wir eine nachhaltig vernetzte Gesundheitsdateninfrastruktur schaffen wollen.“

(Videomitschnitt der DLD-Munich-2024-Session)

München, 13.01.2024 – „In der Medizin im Allgemeinen und auch in der Hämatologie ist die Künstliche Intelligenz kein Gadget, sondern ein Game Changer“, erklärte MLL-Geschäftsführer Prof. Dr. med. Dr. phil. Torsten Haferlach anlässlich der DLD Munich 2024, einer der führenden europäischen Konferenzen für Innovation und Technologie, Mitte Januar in München. Als ausgewiesener Experte für den Einsatz von KI in der medizinischen Diagnostik und Therapie zeigte er in einer Session, wie man Methoden der KI und Big Data schon heute verantwortungsbewusst für den gezielten Kampf gegen den Krebs einsetzen kann, und welche Trends von automatisierten Diagnosen und dem Einsatz von Chatbots in der Medizin Vorteile für Patientinnen und Patienten bringen können. „Die Medizin steht vor der nächsten Revolution, wenn Prozesse, Diagnostik und Behandlung zunehmend von KI unterstützt werden. Personal kann entlastet, die Qualität von Diagnosen und Therapiemöglichkeiten optimiert werden.“

Haferlach fügte hinzu: „Uns kennzeichnet am MLL stets das Streben nach dem Goldstandard in der Leukämiebehandlung. Der Einsatz von KI bietet hierbei zahlreiche Vorteile, allein der schieren diagnostischen Datenmengen halber, wenn wir beispielsweise mit der KI nach Gemeinsamkeiten im Erbgut der Kranken suchen, die Rückschlüsse auf die Ursachen der Erkrankung erlauben – die Grundlage für maßgeschneiderte, patientenorientierte Therapien.“ Haferlach vertiefte das Thema im anschließenden Talk mit Entrepreneur und Investor Sebastian Kuss und betonte, dass KI im modernen diagnostischen und therapeutischen Alltag der Gesundheitsversorgung schlichtweg nicht mehr wegzudenken ist, und die Digitalisierung grundsätzlich rasch breiteren Einzug in das gesamte Gesundheitswesen finden muss. „Vernetzung und Interdisziplinarität stellen zentrale Faktoren dar. Wir setzen Machine Learning ebenso ein wie Deep-Learning-Methoden, also neuronale Netze. Bei uns am MLL arbeiten Hämatologen, Molekulargenetiker, Bioinformatiker und andere Fachexperten Hand in Hand mit neuesten technologischen Möglichkeiten, um Diagnose, Befundung und Therapien für die Patientinnen und Patienten fortwährend zu optimieren.“

Rahmenbedingungen müssen stimmen

„Die zukunftsorientierte Weiterentwicklung aller Rahmenbedingungen, der Aufbau geeigneter Hardware- und Softwareinfrastrukturen und der Abbau von regulatorischen Hemmnissen ist entscheidend, denn die Realität ist eigentlich schon weiter: KI und Big Data liefern in der verantwortungsvollen medizinischen Nutzung nunmal bereits konkrete Ergebnisse bei der patientenorientierten Optimierung von Diagnosen, Methoden und Therapien. Transatlantischer Datenaustausch zu Forschungszwecken wird datenschutzsensibel praktiziert. Vernetzte personalisierte Versorgung von Patientinnen und Patienten erzeugt reale Mehrwerte. Kurzum: Die Anwendung zukunftsweisender Innovationen wird entscheidend sein für den Erfolg moderner medizinischer Versorgung.“ Kürzlich wurde der Interim Report ‚Governing AI for Humanity‘ des ‚High Level Advisory Body on AI‘ der Vereinten Nationen veröffentlicht. Gefordert wird eine engere Abstimmung internationaler Standards zur Entwicklung und Etablierung von KI. Das MLL Münchner Leukämielabor würdigt diesen auf internationaler Governance-Ebene wichtigen Schritt, ähnlich wie die Ambitionen des Gesundheitsdatennutzungsgesetzes und des AI Acts auf nationaler bzw. europäischer Ebene, jedoch mahnt Haferlach: „Es gilt dabei stets, mit Blick auf die Debatte Datenschutz vs. Patientenschutz innovationshemmende Hürden bei der Datennutzung sowohl für die akademische und die außeruniversitäre Forschung, jedoch auch für forschende Gesundheitsunternehmen zu reduzieren, wenn wir eine nachhaltig vernetzte Gesundheitsdateninfrastruktur schaffen wollen.“

>> Der vollständige Mitschnitt der Session:

https://www.youtube.com/watch?v=1bF5HJb8u2I