Maschinelles Lernen in der Medizin: Was Kliniker wissen sollten

Mit dem Aufkommen von künstlicher Intelligenz (KI) werden Maschinen zunehmend eingesetzt, um komplexe Aufgaben zu erledigen, was bemerkenswerte Ergebnisse liefert. Maschinelles Lernen (ML) ist der relevanteste Teilbereich der KI in der Medizin, der bald ein integraler Bestandteil unserer täglichen Praxis werden wird. Daher sollten Ärzte sich mit ML und KI vertrautmachen und deren Rolle als Ermöglicher anstatt als Konkurrent betrachten. In diesem Zusammenhang stellen wir grundlegende Konzepte und Begriffe vor, die in KI und ML verwendet werden, und zielen darauf ab, häufig verwendete KI-/ML-Algorithmen wie Lernmethoden einschließlich neuronaler Netzwerke/Deep Learning, Entscheidungsbäume sowie Anwendungsgebiete in der Computer Vision und der Verarbeitung natürlicher Sprache anhand spezifischer Beispiele zu entmystifizieren. Wir erörtern, wie Maschinen bereits zur Unterstützung des Entscheidungsprozesses von Ärzten eingesetzt werden, und postulieren die potenziellen Auswirkungen von ML auf die medizinische Praxis und die medizinische Forschung basierend auf den aktuellen Fähigkeiten und bekannten Einschränkungen. Darüber hinaus diskutieren wir die Machbarkeit vollständiger Maschinenautonomie in der Medizin.