KI-gestützte Bildanalyse – Computer Vision und maschinelles Lernen in der Chirurgie

Kaum ein Thema ist derzeit medial präsenter als die künstliche Intelligenz (KI). Spätestens seit dem Durchbruch generativer Sprachmodelle wie ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer; OpenAI. 2023. March 14. [Large Language Model]) ist KI aus unserem Alltag kaum noch wegzudenken. Insbesondere die Analyse visueller Informationen durch Computer Vision – einem Teilgebiet der KI – findet inzwischen tägliche, wenn auch größten Teils unbewusste Anwendung – beispielsweise auf Smartphones oder im Straßenverkehr. Diese Entwicklungen haben auch die Erwartungen an den medizinischen Einsatz von KI enorm gesteigert. Eine stetig wachsende Anzahl wissenschaftlicher Publikationen beschreiben diverse KI-Ansätze für die präoperative Therapieplanung, intraoperative Entscheidungsfindung oder postoperative Outcomeprognostik mit dem Ziel, chirurgische Qualität und Patient:innensicherheit zu verbessern. Trotz dieser zahlreichen vielversprechenden, aber bislang rein theoretischen Forschungsergebnisse und der Etablierung von „chirurgischer KI“ als eigenständiges Fachgebiet, steht diese einer ambivalenten Erwartungshaltung gegenüber. Auf der einen Seite stehen Erwartungen an nahezu autonome Assistenzsysteme im Operationssaal, auf der anderen Seite dominieren Bedenken zu Datenschutz, ethischen Risiken und einem Verlust ärztlicher Autonomie. Dabei wird oft übersehen, dass KI in der Chirurgie nicht mit einem einzigen „System“ gleichzusetzen ist, sondern vielmehr als Werkzeugkasten, analog zu anderen chirurgischen Instrumenten, verstanden werden sollte. Gerade im chirurgischen Kontext stellt sich daher zunehmend die zentrale Frage: Wann und auf welche Weise kann KI tatsächlich messbar zur Verbesserung von Qualität, Sicherheit und Effizienz beitragen? Und wie viel sollten wir Chirurg:innen über die Entwicklung von KI, die ihr zugrunde liegenden Daten, die Testung und Validierung der Algorithmen sowie die realistischen Fähigkeiten (und unabdingbaren Einschränkungen) von KI wissen, bevor wir überhaupt in Erwägung ziehen, diese im Operationsaal einzusetzen? …