Anwendungen und Herausforderungen künstlicher Intelligenz in der Anästhesiologie

Mit der rasanten Entwicklung von Wissenschaft und Technologie werden künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) zunehmend im medizinischen Bereich eingesetzt, insbesondere im Bereich der Anästhesiologie. Diese Technologien verändern nach und nach die traditionelle Art der Anästhesiepraxis. Künstliche Intelligenz revolutioniert die Anästhesie, indem sie die Effizienz steigert, die Behandlungsergebnisse der Patienten verbessert und die Kosten senkt.

1. Anwendung künstlicher Intelligenz in der Anästhesiologie

1. Präanästhetische Beurteilung

Mithilfe von KI und ML können die Krankengeschichten, Ergebnisse körperlicher Untersuchungen und Labordaten von Patienten analysiert werden, um diejenigen zu identifizieren, bei denen ein hohes Operationsrisiko besteht. Dieser Ansatz kann Anästhesisten nicht nur dabei helfen, individuellere Anästhesiepläne zu entwickeln, sondern auch das Komplikationsrisiko wirksam zu senken. Beispielsweise kann KI durch Big-Data-Analysen vorhersagen, wie Patienten auf bestimmte Narkosemittel reagieren, und so im Voraus Maßnahmen ergreifen, um die Sicherheit des Narkoseprozesses zu gewährleisten.

2. Anästhesieüberwachung

Während einer Operation können KI- und ML-Technologien die Vitalfunktionen von Patienten wie Blutdruck, Herzfrequenz und Atmung in Echtzeit überwachen und Anomalien erkennen. Diese Echtzeitüberwachungsfunktion kann Anästhesisten dabei helfen, potenzielle Probleme zu erkennen und umgehend einzugreifen, wodurch schwere Komplikationen vermieden werden. Darüber hinaus kann KI auch mit intelligenten Überwachungsgeräten (wie Elektrokardiogramm, Elektroenzephalogramm und Blutsauerstoffmonitor) kombiniert werden, um mehrdimensionale Datenanalysen durchzuführen und so die Genauigkeit der Anästhesieüberwachung weiter zu verbessern.

3. Anpassung der Narkosemitteldosis

KI- und ML-Technologien können die Dosierung von Anästhetika automatisch an individuelle Patientenmerkmale wie Gewicht, Alter und Gesundheitszustand anpassen. Dieser personalisierte Dosierungsansatz stellt sicher, dass die Patienten eine sichere und wirksame Anästhesie erhalten und das Risiko einer Über- oder Unterdosierung verringert wird. Beispielsweise kann KI bei einigen komplexen Operationen die Narkosetiefe des Patienten in Echtzeit überwachen und die Infusionsrate der Narkosemittel nach Bedarf automatisch anpassen, um den Patienten im optimalen Narkosezustand zu halten.

4. Postoperative Schmerzbehandlung

Auch bei der postoperativen Schmerzbehandlung spielen KI und ML eine wichtige Rolle. Durch die Vorhersage des postoperativen Schmerzrisikos eines Patienten kann KI einen personalisierten Schmerzbehandlungsplan entwickeln, der den Patienten bei der Schmerzlinderung hilft und die Genesung fördert. Darüber hinaus kann KI auch mit Geräten wie Analgesiepumpen kombiniert werden, um eine geschlossene Regelung der postoperativen Analgesie zu erreichen und sicherzustellen, dass die Patienten während des gesamten Genesungsprozesses eine kontinuierliche und wirksame Schmerzbehandlung erhalten.

5. Intelligenter Unterricht

Auch in der Anästhesielehre hat die KI-Technologie großes Potenzial gezeigt. Durch den Aufbau einer intelligenten, praktischen Lehrplattform kann KI den Studierenden einen umfassenden professionellen Wissensabruf, intelligente Förderung und ein personalisiertes Lernerlebnis bieten. So nutzte beispielsweise die Anästhesieabteilung eines bestimmten Krankenhauses zur Unterstützung des herkömmlichen Lehrmodells ein KI-Expertensystem, wodurch sich das theoretische Wissen und die Fähigkeiten der Studierenden im Anästhesiebetrieb deutlich verbesserten. Dieses Lehrmodell verbessert nicht nur die Unterrichtseffektivität, sondern steigert auch das Lerninteresse und die Lernzufriedenheit der Schüler.

2. Anwendungsbeispiele

1. Anwendung des Anästhesie-KI-Assistenten

Der vom New Youth Anesthesia Forum entwickelte KI-Assistent für Anästhesie wird in der klinischen Praxis häufig eingesetzt. Der Assistent kann Empfehlungen zu Narkosemethoden basierend auf dem spezifischen Zustand des Patienten geben und die Vitalfunktionen und die Narkosetiefe des Patienten während der Operation in Echtzeit überwachen. Beispielsweise empfahl der KI-Anästhesieassistent während einer Operation zum Ersatz des linken Femurkopfes bei einem 75-jährigen Patienten eine kombinierte Spinal- und Epiduralanästhesie, die letztendlich dazu beitrug, dass die Operation reibungslos abgeschlossen werden konnte und die postoperative Genesung reibungslos verlief.

2. Tragbares Ultraschallüberwachungsgerät

Die Kombination aus KI und fortschrittlicher Ultraschalltechnologie hat die Entwicklung tragbarer Ultraschallgeräte gefördert. Dieses Gerät reduziert nicht nur die Größe des Ultraschallgeräts, sondern ermöglicht auch die Funktion einer kontinuierlichen Überwachung. Während einer laparoskopischen Cholezystektomie bei einer 68-jährigen Patientin mit dilatativer Kardiomyopathie überwachte beispielsweise ein tragbarer Herzultraschallmonitor den Kreislaufzustand der Patientin während des gesamten Vorgangs und gewährleistete so die Sicherheit der Operation.

3. Virtuelle Schmerzeinheit (VPU)

Als verbesserte Version des intraoperativen Schmerzmanagements optimiert VPU den patientengesteuerten Schmerzmanagementprozess (PCA) durch KI-Technologie. In Kombination mit dem KI-gestützten Anästhesie- und Analgesiesystem (AI-AAA) kann VPU die Servicequalität der perioperativen Analgesie und Rehabilitation deutlich verbessern. Beispielsweise kann das AI-AAA-System in Krankenhäusern der tertiären Versorgung die Medikamentendosis der Schmerzmittelpumpe automatisch anpassen, die Arbeitskosten senken und die Servicequalität verbessern.

Kurz gesagt: Die Anwendung künstlicher Intelligenz im Bereich der Anästhesiologie vertieft sich allmählich und zeigt großes Potenzial und großen Wert. KI bringt beispiellose Veränderungen in der Anästhesiepraxis mit sich, indem sie die Genauigkeit der Beurteilungen vor der Narkose verbessert, die Vitalfunktionen der Patienten in Echtzeit überwacht, die Dosierung der Narkosemittel personalisiert und die postoperative Schmerzbehandlung optimiert. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie und der kontinuierlichen Erweiterung der Anwendungsszenarien werden sich die Anwendungsaussichten der KI im Bereich der Anästhesiologie in Zukunft erweitern.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Anästhesiologie ist jedoch mit zahlreichen Herausforderungen technischer, ethischer, rechtlicher und praktischer Art verbunden. Im Folgenden finden Sie eine detaillierte Zusammenfassung dieser Herausforderungen.

1. Technische Herausforderungen

1. Datenqualität und -verfügbarkeit:

Für die Entwicklung effektiver KI- und ML-Modelle sind große Mengen hochwertiger Daten erforderlich. Im Bereich der Anästhesiologie kann das Sammeln und Speichern dieser Daten jedoch eine Herausforderung darstellen. Die Integrität, Genauigkeit und Konsistenz der Daten sind die Grundlage für die Gewährleistung der Zuverlässigkeit des Modells. In der Realität fehlen jedoch häufig Daten, sind fehlerhaft oder inkonsistent.

Darüber hinaus ist auch die Datenvielfalt ein wichtiges Thema. In der Anästhesiologie kommt es auf eine große Bandbreite an Patiententypen, Operationsarten und Krankheitsschweregraden an. Daher wird eine große Bandbreite an Datensätzen benötigt, um das Modell zu trainieren und sicherzustellen, dass es mit einer Vielzahl komplexer Situationen umgehen kann.

2. Erklärung des Algorithmus:

KI- und ML-Modelle haben oft Schwierigkeiten, ihren Entscheidungsprozess zu erklären, was es für Ärzte schwierig macht, diese Modelle zu verstehen und ihnen zu vertrauen. Im medizinischen Bereich sind Transparenz und Erklärbarkeit von entscheidender Bedeutung, da Ärzte die Grundlage für die Entscheidungen des Modells verstehen müssen, damit sie bei Bedarf manuell eingreifen können.

3. Wartung und Aktualisierung des Algorithmus:

Die KI-Technologie entwickelt sich ständig weiter und auch die Algorithmen müssen kontinuierlich iteriert und optimiert werden. Im Bereich der Anästhesie können jedoch bei der Wartung und Aktualisierung von Algorithmen technische Schwierigkeiten und Kosten auftreten. Darüber hinaus müssen die Algorithmen zeitnah angepasst und überprüft werden, wenn neue Daten auftauchen und sich das medizinische Wissen aktualisiert.

2. Ethische und rechtliche Herausforderungen

1. Datenschutz und Datensicherheit:

Bei der Erhebung und Verwendung von Patientendaten müssen strenge Vorschriften zum Datenschutz und zur Datensicherheit eingehalten werden. In der Praxis stellt es jedoch eine große Herausforderung dar, sicherzustellen, dass Daten nicht verloren gehen oder missbraucht werden.

2. Verantwortung:

Wenn KI-Systeme Fehler machen oder negative Folgen verursachen, ist die Frage, wer dafür verantwortlich ist, eine komplexe Angelegenheit. Da der Entscheidungsprozess eines KI-Systems mehrere Faktoren und Algorithmen umfassen kann, ist es schwierig, die verantwortliche Partei eindeutig zu identifizieren.

3. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften:

In verschiedenen Ländern und Regionen gelten unterschiedliche gesetzliche und regulatorische Anforderungen für die Anwendung von KI im medizinischen Bereich. Daher muss bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Systemen auf die Einhaltung lokaler Gesetze und Vorschriften geachtet werden, um rechtliche Risiken zu vermeiden.

3. Herausforderungen im praktischen Betrieb

1. Akzeptanz der Ärzte:

Trotz der vielen Vorteile der KI-Technologie stehen manche Ärzte ihr möglicherweise skeptisch gegenüber oder haben kein Vertrauen. Daher ist es ein wichtiges Anliegen, die Akzeptanz und das Vertrauen der Ärzte in die KI-Technologie zu verbessern.

2. Technologieintegration:

Die Integration von KI-Technologie in bestehende medizinische Systeme kann mit technischen Schwierigkeiten und Kostenproblemen verbunden sein. Darüber hinaus kann es zwischen verschiedenen medizinischen Einrichtungen Unterschiede in den Informationssystemen geben, was die Technologieintegration zusätzlich erschwert.

3. Ausbildungs- und Talentmangel:

Die Anwendung von KI-Technologie erfordert professionelle Techniker für die Entwicklung, Bereitstellung und Wartung. Allerdings besteht derzeit möglicherweise ein Mangel an Personen mit entsprechenden Fähigkeiten und Kenntnissen im Bereich der Anästhesie. Daher ist die verstärkte Ausbildung und Einführung von Talenten der Schlüssel zur Lösung dieses Problems.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Anwendung künstlicher Intelligenz in der Anästhesiologie mit vielen Herausforderungen verbunden ist. Um diese Herausforderungen zu bewältigen und die Vorteile der KI-Technologie voll auszuschöpfen, müssen alle Parteien zusammenarbeiten, die Kooperation und den Austausch stärken sowie technologische Innovationen und die Ausbildung von Talenten fördern.

Zhou Junhui, Abteilung für Anästhesiologie, Henan Chest Hospital, angeschlossenes Chest Hospital der Universität Zhengzhou

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