Werden Ärzte im Zuge der Entwicklung künstlicher Intelligenz ihre Jobs verlieren?

„Wir hören immer noch, dass Ärzte ihre Jobs verlieren werden, wenn sich KI weiterentwickelt.“ „Wir glauben nicht, aber Ärzte, die KI verwenden, werden Ärzte ersetzen, die keine KI verwenden“, erklärte Associate Professor Nguyen Viet Nhung, ehemaliger Direktor des Central Lung Hospital.

Dank KI verdoppelt sich die Effizienz bei der Tuberkulose-Erkennung

Heute, am 1. März, organisierte die Hanoi National University in Zusammenarbeit mit der Tsinghua University – einer führenden Universität in China – eine internationale Konferenz zum Thema „Hochschulbildung Vietnam – China: Chancen und Herausforderungen der Hochschulbildung im 21. Jahrhundert – dem Zeitalter der digitalen Intelligenz“.

Der Workshop ist ein Forum für Wissenschaftler beider Universitäten, um Entwicklungsmöglichkeiten für die Hochschulbildung im Zeitalter des explosiven Wachstums der künstlichen Intelligenz (KI) auszutauschen und zu diskutieren.

Außerordentlicher Professor Nguyen Viet Nhung: „Wir haben keine Angst davor, dass Ärzte ihren Job verlieren, sondern davor, dass Ärzte, die KI nutzen, Ärzte ersetzen, die keine KI nutzen.“

Auf dem Workshop sagte Außerordentlicher Professor Nguyen Viet Nhung, Leiter der medizinischen Fakultät der Universität für Medizin und Pharmazie der Vietnam National University in Hanoi und ehemaliger Direktor des Central Lung Hospital, dass die vietnamesische Regierung vor vielen Jahren ein nationales Programm namens KC 4.0 zur Förderung der Forschung und Anwendung von KI in der Medizin hatte.

Laut Associate Professor Nguyen Viet Nhung verfügt Vietnam jetzt über eine Deep-Learning-Software, die die Diagnose von Lungentuberkulose auf der Grundlage von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs unterstützt. Bei der Nutzung dieser Software gibt der Arzt ein den technischen Standards entsprechendes Foto ein, die Software verarbeitet es anschließend und gibt die Ergebnisse aus. Softwarevorhersagen mit über 95 % Genauigkeit.

Durch den Einsatz von KI hat sich die Effektivität der Tuberkulose-Früherkennung im Vergleich zu vor dem Einsatz von KI verdoppelt. Röntgengeräte sind mit KI-Technologie ausgestattet und verfügen über eine Software zur Unterstützung beim Lesen von Röntgenfilmen. Mithilfe künstlicher Intelligenz können Ärzte Patienten mit Tuberkuloseverdacht anhand von Läsionen identifizieren. Anschließend wird der Arzt einen genaueren Test zum Nachweis von Tuberkulosebakterien verschreiben.

„Vor vielen Jahren leitete ich am Central Lung Hospital ein Forschungsprojekt zur Anwendung künstlicher Intelligenz bei der Diagnose und Vorhersage der Epidemiologie von Lungentuberkulose, basierend auf vietnamesischen Daten. Wir verfügen über eine Datenbank mit 30.018 Röntgenaufnahmen, die den technischen Standards für die Kennzeichnung von Lungentuberkulose entsprechen. Diese Daten sind derzeit im ganzen Land öffentlich zugänglich“, sagte Associate Professor Nguyen Viet Nhung.

Ärzte und KI-Ingenieure müssen „mit einer Stimme sprechen“

Laut Associate Professor Nguyen Viet Nhung gilt KI als Schlüssel zur Zukunft der Medizin und bringt Durchbrüche in Diagnose, Behandlung und Krankheitsprävention. Eine der aktuellen Herausforderungen besteht allerdings darin, dass insbesondere in der Ausbildung die interdisziplinäre Verknüpfung von Gesundheitswissenschaften und Technik bzw. Ingenieurwissenschaften fehlt.

„Ärzte haben keine Ahnung von KI und KI-Ingenieure keine Ahnung von medizinischer Arbeit. Für die Weiterentwicklung der Gesundheitswissenschaften (in Ausbildung, Forschung sowie medizinischen Untersuchungen und Behandlungen) ist es unerlässlich, dass Ärzte und KI-Ingenieure auf einer Wellenlänge sind. Das bedeutet, dass beide Seiten die Arbeit des jeweils anderen verstehen und sich gegenseitig bei der Entwicklung technologischer Hilfsmittel unterstützen müssen, die Ärzte wirksam unterstützen. Daher ist die interdisziplinäre Ausbildung von Ärzten und KI-Ingenieuren eine äußerst wichtige Lösung“, sagte Associate Professor Nguyen Viet Nhung.

Außerordentlicher Professor Nguyen Viet Nhung fügte hinzu: „Wir hören immer noch, dass Ärzte ihre Jobs verlieren werden, wenn sich KI weiterentwickelt. Wir glauben das nicht, sondern dass Ärzte, die KI nutzen, eher Ärzte ersetzen werden, die keine KI nutzen.“

Außerordentlicher Professor Nguyen Viet Nhung äußerte außerdem seinen Wunsch, mit der Tsinghua-Universität bei der Forschung und Ausbildung von medizinischem KI-Personal zusammenzuarbeiten. Eine Form der Zusammenarbeit könnte darin bestehen, Ärzte im Umgang mit KI durch Kurzkurse zu schulen, in denen vietnamesische Ärzte etwas über Datenanalyse und grundlegende KI-Anwendungen lernen. Vietnamesische KI-Ingenieure lernen medizinisches Wissen und effektives KI-Design.

Die Zusammenarbeit zwischen beiden Seiten erfolgt auch im Rahmen von Studentenaustauschprogrammen, Postgraduiertenforschung usw. Es gibt Kooperationsprogramme für Doktoranden der Tsinghua-Universität, die in vietnamesischen Krankenhäusern praktizieren, und für vietnamesische Studenten, die Zugang zu fortschrittlicher KI-Technologie an der Tsinghua-Universität erhalten.

Laut Associate Professor Nguyen Viet Nhung ist es der „sehnlichste Wunsch“ der Universität für Medizin und Pharmazie der Vietnam National University in Hanoi, ein medizinisches Simulationszentrum für die vorklinische Ausbildung zu haben. Derzeit findet die klinische Ausbildung von Medizinstudenten fast ausschließlich in Krankenhäusern statt. Für Studierende ist das direkte Studium an Patienten riskant und steht derzeit aufgrund der Umsetzung des Gesetzes über medizinische Untersuchungen und Behandlungen vor Schwierigkeiten.

„Gemäß den internationalen Standards der medizinischen Ausbildung ist die vorklinische Ausbildung eine Ausbildung an Simulationsmodellen. Beim Lernen durch Simulation können die Studierenden Fehler machen und ihre Fehler oft wiederholen. Nur dann können sie sich schnell verbessern“, erklärte Associate Professor Nguyen Viet Nhung.

Quelle: https://thanhnien.vn/lieu-bac-si-co-bi-mat-viec-khi-tri-tue-nhan-tao-phat-trien-185250301203855233.htm