Mayo Clinic strebt KI-Dominanz im Gesundheitswesen an

In einem globalen Wettlauf um die Integration künstlicher Intelligenz in das Gesundheitswesen positioniert sich die Mayo Clinic aggressiv als Vorreiterin und nutzt dabei ihre reiche Innovationsgeschichte und umfangreichen Datenarchive. Während Krankenhäuser und Forscher weltweit KI als einen technologischen Goldrausch ansehen, der die Medizin neu definieren soll, ist die in Rochester ansässige Institution entschlossen, die Führung zu übernehmen.

Seit anderthalb Jahrhunderten basiert die Bedeutung der Mayo Clinic auf bahnbrechenden Ansätzen wie neuen Patientenversorgungsmodellen, wegweisender Forschung und technologischen Fortschritten wie der standardisierten Patientenaktenführung. Heute scheint ihre fortgesetzte Führungsrolle untrennbar mit ihrer Beherrschung der aufstrebenden KI-Revolution verbunden zu sein. Die Klinik hat bereits fast 100 Algorithmen entwickelt, weitere Hunderte sind in Arbeit, die Aufgaben von der Interpretation von Elektrokardiogrammen mit übermenschlicher Genauigkeit bis zur Verbesserung der Wirkung von Patientenbiopsien übernehmen sollen. Um diese ehrgeizigen Initiativen voranzutreiben, Mayo hat kürzlich den ersten Supercomputing-Cluster im Gesundheitswesen in Betrieb genommen, der die hochmoderne KI-Technologie von Nvidia nutzt.

Um diese monumentale Anstrengung zu leiten, holte die Mayo Clinic Micky Tripathi, einen ehemaligen Beamten der Biden-Regierung, als Chief AI Implementation Officer an Bord. Obwohl die genaue Investition ungenannt bleibt, ist sie offensichtlich beträchtlich. Tripathi formuliert die Ambition der Klinik prägnant: „Wir waren schon immer stolz darauf, die Nummer 1 zu sein. Das wollen wir auch bleiben.“ Experten stimmen darin überein, dass Mayo derzeit an der Spitze des KI-Wettlaufs im Gesundheitswesen steht. Thomas Davenport, Professor am Babson College, der sich mit Geschäftstechnologie befasst, bemerkt: „Die Anzahl der Initiativen, die sie am Laufen haben, ist wahrscheinlich breiter als bei jeder anderen Gesundheitseinrichtung, die ich kenne.“

Allerdings wirft diese schnelle Einführung von KI kritische Fragen hinsichtlich des Datenschutzes der Patienten, der Vermeidung medizinischer Fehler, der Minderung algorithmischer Verzerrungen und der Sicherstellung, dass Kliniker die letztendliche Kontrolle behalten, auf. Tripathi, der maßgeblich an der Ausarbeitung der ersten US-amerikanischen KI-Vorschriften im Gesundheitswesen beteiligt war, steht nun vor der Herausforderung, genau diese Regeln zu navigieren. Er räumt die inhärenten Risiken ein und erklärt: „Es gibt immer Ängste, die wir alle haben sollten, hinsichtlich der unbeabsichtigten Folgen von Technologie, die nicht angemessen verwaltet wird. Aber wir verbringen viel Zeit damit, das zu tun.“

Der grundlegende Vorteil der Mayo Clinic in der KI liegt in ihrem unvergleichlichen Datenbestand. Von der Erstellung der ersten patientenzentrierten Gesundheitsakte in den frühen 1900er Jahren bis zur vollständigen Einführung der MyChart-Software von Epic im Jahr 2018, die digitale Aufzeichnungen standardisierte, hat die Institution Informationen akribisch gesammelt. Dies wurde 2019 mit der Einführung der Mayo Clinic Platform weiter verstärkt, die es einer ausgewählten Gruppe von Gesundheitssystemen ermöglicht, anonymisierte Daten von über 50 Millionen Patienten zu Forschungszwecken zu teilen. Dieser Informationsreichtum, wie Tripathi betont, liefert „eine enorme Menge an Daten“.

Diese riesigen Datenmengen speisen Tools wie RecordTime, ein generatives KI-Programm, das entwickelt wurde, um Text aus externen medizinischen Aufzeichnungen, einschließlich PDFs und handschriftlichen Notizen, zu extrahieren und zu verarbeiten. Tripathi glaubt, dass diese Technologie in den Gemeindekrankenhäusern von Mayo wahrscheinlich Leben gerettet hat, indem sie kritische Details wie Allergien, die tief in fragmentierten Patientengeschichten vergraben waren, aufgedeckt hat. Generative KI wird auch für Aufgaben wie das Transkribieren von Arzt-Patienten-Gesprächen und die Erkennung von Stürzen in Krankenzimmern eingesetzt.

In der Neurologie verändert das KI-Tool StateViewer die Art und Weise, wie Ärzte Hirnscans interpretieren. Dr. David Jones, Direktor des KI-Programms für Neurologie bei Mayo, stellt fest, dass, während manuelle Vergleiche von Positronenemissionstomographie-Scans (PET) einst Standard waren, StateViewer den Prozess doppelt so schnell und potenziell dreimal so genau macht. Nach sechs Jahren Entwicklungszeit analysiert das Tool PET-Scans, vergleicht sie mit einer Datenbank von Tausenden von Fällen, um Zustände zu differenzieren. Wenn der Scan eines neuen Patienten hochgeladen wird, präsentiert die Software die 20 ähnlichsten Fälle, was Ärzten ermöglicht, ungewöhnliche Muster sicherer zu beurteilen. Entscheidend ist, dass die KI assistiert und nicht diagnostiziert, indem sie Klinikern hilft, Anzeichen von Neurodegeneration mit größerer Geschwindigkeit und Präzision zu erkennen. Jüngste Forschungsergebnisse zeigen, dass das Tool in 88 % der Fälle zur Identifizierung von Demenztypen beigetragen hat.

Auch die Kardiologie hat eine signifikante KI-Integration erfahren. Die Diagnose eines schwachen Herzens erforderte traditionell ein Echokardiogramm, was oft lange Wartezeiten mit sich brachte. Mayo entwickelte ein neuronales Netzwerk, ein dem menschlichen Gehirn nachempfundenes KI-Framework, das mit über 7 Millionen Elektrokardiogrammen (EKGs) trainiert wurde. Diese KI kann ein schwaches Herz erkennen, indem sie die gesamte Wellenform des EKGs eines neuen Patienten untersucht, einschließlich Aspekten, die Menschen noch nicht benannt haben. Dr. Paul Friedman, Vorsitzender der kardiovaskulären Medizin bei Mayo, beschreibt die Technologie als „wahnsinnig leistungsstark“ und vergleicht ihre Erkenntnisse mit einer „Superkraft“ für Kliniker. Dieses KI-gestützte Tool, das Patienten über ein digitales Stethoskop erleben, hat die FDA-Zulassung für den kommerziellen Einsatz erhalten und verbreitet sich nun über Mayo hinaus.

In der Pathologie hat die Klinik über 12 Millionen Glasobjektträger digitalisiert und so einen immensen Cache anonymisierter Daten geschaffen. Matt Redlon, Vizepräsident für digitale Biologie bei Mayo Clinic Digital Pathology, erklärt, dass ein KI-Modell, je mehr Objektträger es trainiert, desto nuanciertere Muster des Krankheitsverlaufs erkennen kann.

Während einige Ärzte, wie Dr. Rebecca Thomas, Vorsitzende der Arbeitsgruppe für KI im Gesundheitswesen der Minnesota Medical Association, eine größere Transparenz hinsichtlich der KI-Algorithmen fordern, finden andere konkrete Vorteile. Dr. Peter Noseworthy, ein Herz-Elektrophysiologe, betrachtete KI zunächst als „Gimmick“, sieht aber jetzt, wie die Mitarbeiter „beginnen, sich mehr auf generative KI-Lösungen zu verlassen, um uns von der Verwaltungsarbeit zu entlasten.“ Er betont, dass Ärzte mit KI zufrieden sein können, solange sie als „Risikoprognose-Tool“ und nicht als Diagnosetest verstanden wird.

Tripathi versichert, dass die Mayo Clinic die technologische Entwicklung nicht unterdrückt, sondern strenge Leitplanken setzt, wenn neue Konzepte kurz vor der Einführung stehen, wobei alle Algorithmen einer gründlichen Prüfung auf Sicherheit und Datenschutz unterzogen werden. Er glaubt, dass KI keine Arbeitsplätze bei Mayo eliminieren, sondern vielmehr die Effizienz steigern und „Expertise skalieren“ wird, insbesondere in Spezialgebieten wie der Neurologie, wo ein erheblicher Mangel an Spezialisten besteht. Das ultimative Ziel, betont er, ist die Implementierung: „Wenn man es nicht in die Hände der Kliniker bekommt, die direkt mit Patienten arbeiten, spielt es keine Rolle.“