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#wearenotwaiting ist ein wahrer Vorsatz, den die Entwickler*innen von AAPS und IOSLoop tagtäglich auf GitHub beweisen. Es gibt stetig Entwicklungen, Verbesserungen, neue Branches, neue Algorithmen, die ausprobiert werden.
Für mich ist der Zeitpunkt erreicht, an dem es Zeit wird, künstliche Intelligenz (KI), artificial Intelligence (AI), maschinelles Lernen oder neuronale Netze in der Medizin verstärkt einzusetzen, um die Behandlung von Krankheiten zu verbessern oder um Krankheiten gar zu heilen.
Wie im vorigen Absatz gezeigt, gibt es viele Begriffe für KI. Wie immer, wird in Deutschland eher das Negative von KI in den Vordergrund gestellt. Dazu kann ich nur sagen: wenn wir Menschen soooo dumm sind und KI nutzen, um zu töten. Tja, puff, bämm, tot, weil dumm.
Aber KI birgt ein großes Potential, wenn wir künstliche Intelligenz intelligent und zur medizinischen Problemlösung nutzen. Wir alle laden unsere Daten über Glukosewerte, Essensaufnahme, Insulinmengen, unsere Bewegungsaktivitäten in Datenbanken. Es wird Zeit, dass wir dieses Daten nutzen, um neuronale Netze oder KI damit zu füttern, damit uns die KI noch bessere Algorithmen schreiben kann, um unseren Diabetes zu managen.
KI wird erst richtig gut, wenn viele Daten vorliegen – das ist so wie mit einem Gehirn. Je mehr Erfahrung ein neuronales Netz sammelt, umso besser wird es. In der Radiologie werden immer stärker maschinelles Lernen genutzt, um Krebsarten, vor allem Brustkrebs, frühzeitig zu erkennen.
Unsere bereits bestehenden Loop-Algorithmen können mithilfe der Daten in den Datenbanken verbessert werden, sodass die Einhaltung der Glukosewerte in der Time in Range in maschinelle „Hände“ gehört.
Apps wie Undermyfork können Bilder von Nahrungsmitteln und die danach auftretenden Glukoseänderungen zur Verfügung stellen. Wir selbst können durch Eingabe von KH in unsere Loop-Apps und die postprandialen Glukoseänderungen die Algorithmen im maschinellen Lernen zu verbessern.
Je mehr Daten wir dem maschinellen Lernen zur Verfügung stellen – mit dem Ziel, die Glukose im Zielbereich zu halten – umso besser werden unsere Apps mit dem Diabetesmanagement.
Auch die momentane Schwierigkeit, richtig auf /spontane) sportliche Aktivitäten zu reagieren, kann verbessert werden, da viele von uns smarte Uhren tragen, die Änderungen in der Bewegungsaktivität anzeigen. Die Sensoren, die wir im und am Körper tragen, wird zunehmen. Das können wir dann nutzen, um unsere neuronalen Netze zu verbessern.
Und zum Schluss noch ein Ausblick in die mittelbare Zukunft:
Sollten Quantenrechner mit KI medizinische Problemlösungen errechnen, bin ich überzeugt davon, dass Diabetes mithilfe von KI und Quantenrechnern geheilt werden kann. Wir müssen nur dafür sorgen, dass viele Daten aus den unterschiedlichsten Bereichen vorliegen, sodass errechnet werden kann, was die beste Heilung ist.
Ich sehe und wünsche mir dieses Zukunft. Vor allem möchte ich alle, die KI nutzen darum bitten, respektvoll und freundlich mit KI umzugehen, denn das müssen wir mit jedem intelligenten Wesen tun. (Bisher sind wir darin ja eher schlecht)
Ich sehe bei der sogenannten „KI“ sowohl Risiken als auch viel Potential. Ich gehe aber nicht so weit, das was derzeit als KI bezeichnet wird, als intelligentes Wesen zu bezeichnen. Eine Heilung sehe ich hier auch noch nicht, sehr wohl aber eine deutliche Verbesserung der Therapie… und das für viele Erkrankungen. Ein kritischer Blick, viel Vorsicht und Umsicht sind aber nötig. Viel Macht, denn das stellen diese Datenmengen her, muss immer auch gut überwacht und kritisch hinterfragt werden. Macht in den falschen Händen ist ein riesen Problem. Auch die Abhängigkeit von Technologien kann schwierig sein. Dennoch bin ich der Meinung, dass man offen und neugierig der ganzen Entwicklung folgen muss.
Da stimme ich dir vollkommen zu. Die Datenmacht gehört in demokratische Hände. Eine Gewaltenteilung muss geschaffen werden, um die Datenmacht aufzuteilen. KI wird gerade in Kombination mit Quantenrechnern – für mich zumindest – den Durchbruch bringen. Die Grundlagen-Forschung steht seit Jahrzehnten untern finanziellem und unmenschlichen Druck. Anstatt innovativ und qualitätssichernd zu forschen, wird durch den Druck der wissenschaftliche Fortschritt gebremst (siehe dazu: https://www.zdf.de/show/mai-think-x-die-show/maithink-x-folge-11-100.html) Die Risiken müssen äußerst minimiert werden, um die Chancen zu nutzen. KI mit Q-Bits öffnet uns Wege, die wirklich Outside The Box sein können. Data Science ist da ein wichtiges Tool, um Wege zur Lösung zu finden. Lass mal sehen, wann es losgeht. Erst die Loop-Apps verbessern, dann den DNS-Code😂👍
Es geht bei den Bedenken zu KI nicht darum, ob wir sie zum Töten verwenden, sondern darum, dass die Logik für viele nicht mehr nachvollziebar ist. Dabei können natürlich beim Einsatz in der Medizintechnik auch tödliche Entscheidungen entstehen. Die Frage sollte sein:“Wie können wir gewährleisten, dass die Software eine gewisse Sicherheit bietet?!“ (Kann mann z.B. durch Sicherheitsabfragen oder Grenzparameter garantieren.)
Das sehe ich anders. Die Logik eines neuronal Netzes legen wir Menschen fest. Wir füttern es mit einer Vielzahl an Daten und sagen, wie die Daten zu beurteilen sind. Indem wir prüfen, ob zum Beispiel KI Krebs in radiologischen Aufnahmen früher und besser erkennt als das menschliche Auge. Und das tut KI nach dem Muster, das wir der KI beibringen. Bei Diabetes kann KI ebenfalls helfen. KU hat den Vorteil, dass klare Probleme mit eindeutigen Lösungsfragen gelöst werden sollen – das eröffnet uns Menschen oft den Blick outside the box 📦