Zusammenfassung
Hintergrund
Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) erlangen in immer mehr Lebensbereichen Bedeutung und finden auch in der Medizin zunehmend Anwendung.
Fragestellung
Wo und wie werden KI-Methoden heute schon in der vaskulären Medizin eingesetzt? Wo besteht Potenzial für klinische Anwendungen? Wo liegen Herausforderungen?
Material und Methoden
Auf Basis einer Literaturrecherche wird der Einsatz von KI-Methoden im medizinischen Umfeld analysiert, bestehende Ansätze vorgestellt und Möglichkeiten für eine Anwendung in der Gefäßchirurgie aufgezeigt. Anhand eines aktuellen Forschungsthemas, der Rupturrisikoabschätzung bei abdominalen Aortenaneurysmen (AAA), wird der Einsatz und das Zusammenspiel mehrerer KI-Methoden veranschaulicht.
Ergebnisse
KI-Methoden sind in der Gefäßchirurgie noch unterrepräsentiert. Wie die gezeigten Beispiele verdeutlichen, besteht allerdings ein hohes Anwendungspotenzial.
Diskussion
Eine Herausforderung für die Anwendung von KI-Methoden besteht in der Interpretierbarkeit der KI-basierten Modelle, da diese keine kausalen Beziehungen preisgeben können. Des Weiteren werden zur Erstellung aussagekräftiger KI-Modelle große medizinische Datensätze benötigt, was aufgrund heterogener Datenquellen und Datenschutzbedenken insbesondere in Deutschland eine Hürde darstellt.
Abstract
Background
Artificial intelligence (AI) methods enjoy widespread use in an ever-increasing number of areas. In particular, the use of AI in medicine has seen incremental growth in recent years.
Objective
To what extent are AI methods being used in vascular medicine at present? What are potential clinical applications? What are the challenges?
Material and methods
Current applications of AI methods in medicine are presented on the basis of a literature search, existing AI approaches and possibilities for the application in the field of vascular surgery are discussed. By means of a current research topic, namely estimation of the risk of rupture in abdominal aortic aneurysms (AAA), the use and interplay of different AI methods are presented.
Results
In the field of vascular surgery AI methods are still underrepresented. As evidenced by the example of AAA there is a high potential for application in vascular medicine.
Conclusion
While promising, the AI methods and models suffer from a lack of interpretability, i.e. they are limited in their ability to provide insights as to the causal mechanisms dictating an observed phenomenon. Moreover, the development of accurate and diagnostically conclusive AI models necessitates large medical datasets. Due to data privacy concerns, the sharing of medical data poses a complex legal problem, particularly in Germany, and represents another barrier for expanding the use of AI methods.
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Danksagung
Die Autoren danken der Unterstützung dieser Arbeit durch das Leibniz-Rechenzentrum der Bayerischen Akademie der Wissenschaften (LRZ) unter pr48ta sowie der DFG unter GE2254/4‑1 und EC377/6‑1.
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Interessenkonflikt
L. Bruder, B. Reutersberg, M. Bassilious, W. Schüttler, H.-H. Eckstein und M.W. Gee geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.
Für diesen Beitrag wurden von den Autoren keine Studien an Menschen oder Tieren durchgeführt. Für die aufgeführten Studien gelten die jeweils dort angegebenen ethischen Richtlinien.
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Bruder, L., Reutersberg, B., Bassilious, M. et al. Methoden der künstlichen Intelligenz in der vaskulären Medizin. Gefässchirurgie 24, 539–547 (2019). https://doi.org/10.1007/s00772-019-00574-7
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