Künstliche Intelligenz (KI) könnte den Alltag von Ärzt:innen erleichtern, sind sich Befürworter sicher. Sie könnte etwa Radiologie-Bilder auswerten und zielsicher einen Tumor erkennen. Doch um einen Algorithmus zu trainieren, braucht es Hunderttausend der Radiologie-Bilder, sagt Björn Eskofier, Informatikprofessor mit Schwerpunkt KI in der Medizin an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg. „Nehmen wir das Beispiel Auto: damit eine KI zielsicher ein Auto erkennt, muss sie mal ein blaues Cabrio, mal einen roten Jeep gesehen haben“, erklärt Eskofier. In der Medizin heißt das, die KI muss mal eine Lunge mit auffälligem Tumor, mal eine ohne Veränderung und auch mal ein Gehirn gesehen haben, um die Bilder unterscheiden zu können. „Sich wiederholende Tätigkeiten können mit Hilfe von maschinellem Lernen – also einer schwachen KI – automatisiert werden und Menschen damit Routineaufgaben abnehmen.“ Für Ärzt:innen bliebe damit mehr Zeit für die schweren Fälle.
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