Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz (KI)

Bei Künstlicher Intelligenz handelt es sich nicht um eine einzelne Technologie, sondern um eine Reihe von Methoden und Modellen aus dem Bereich Advanced Machine Learning sowie um weitere Werkzeuge, die sich in zahlreichen Situationen anwenden lassen. Obwohl KI ein vergleichsweise neues Betätigungsfeld ist, sehen wir, dass sie zunehmend von Unternehmen angewandt und auch immer mehr demokratisiert und leichter für unterschiedliche Zielgruppen anwendbar wird.

Wenn Sie mithilfe von KI einen Mehrwert generieren wollen, müssen Sie zunächst verstehen, welche Potenziale für Ihr Unternehmen bestehen. Anschließend gilt es zu definieren, was Sie bei der Integration und Anwendung von KI beachten müssen. Erfahren Sie hier mehr über die Methoden und Werkzeuge, die die Arbeitsweisen der Unternehmen revolutionieren.

Digitalisierung und Künstliche Intelligenz

Innovationen sollen künftig schneller bei den Menschen ankommen. Personalisierte Medizin und digitale Innovationen stehen dabei im Fokus. Datenanalysen sollen die Forschung voranbringen und die Versorgungspraxis verbessern.

Intelligente Programme analysieren medizinische Bilddaten sehr zuverlässig und unterstützen Ärztinnen und Ärzte bei der Diagnose und Therapieplanung. DLR Projektträger / BMBF

Die Digitalisierung wird helfen, die Gesundheit der Menschen zu stärken, die Krankenversorgung zu verbessern und das medizinische Fachpersonal zu entlasten. Noch werden diese Möglichkeiten hierzulande zu wenig genutzt, doch zukünftig soll Deutschland in Europa zu einem Vorreiter bei der Einführung digitaler Innovationen in das Gesundheitssystem werden. Den Weg dahin zeigt die Bundesregierung in einer Roadmap für digitale Gesundheitsinnovationen auf.

Diese Entwicklung muss umsichtig gestaltet werden. Denn Gesundheitsdaten sind sensibel und besonders schützenswert. Datenschutz und Datensicherheit sind in der Medizin von herausragender Bedeutung. Das erfordert eine breit angelegte Diskussion über digitale Gesundheitsinnovationen: Akteure aus Forschung, Versorgung und Gesellschaft müssen sich auf ethische und rechtliche Standards einigen. Dieser offen geführte Diskurs muss wissenschaftlich begleitet werden.

Datenschätze nutzen, um Versorgung und Forschung zu verbessern

Routinemäßig im klinischen Alltag anfallende Versorgungsdaten sind ein großer Schatz für die Gesundheitsforschung: Die Verknüpfung von Datensätzen aus Forschung (zum Beispiel Biobanken, Gendatenbanken, Daten aus Studien) und Patientenversorgung kann Zusammenhänge aufdecken, etwa zwischen einzelnen Genen, Lebensstilen und Erkrankungen. Dadurch lassen sich neue patientenrelevante Erkenntnisse gewinnen.

Die vom BMBF geförderte Medizininformatik-Initiative ist das Herzstück der Forschung zur Digitalisierung im Gesundheitsbereich. In den nächsten Jahren sollen sich die deutschen Universitätskliniken und ihre Partner aus Wissenschaft, Wirtschaft und Versorgung vernetzen. Ihr Ziel ist es, die Basis für eine standortübergreifende Vernetzung und Weiterverwendung medizinischer Daten zu legen, um die Versorgung von Patientinnen und Patienten zu verbessern.

Das BMBF unterstützt zudem die Entwicklung neuer Methoden, mit denen Forschende aus komplexen Datenwelten neue Erkenntnisse gewinnen können. Hierzu gehört etwa die Entwicklung innovativer rechnergestützter Methoden und bioinformatischer Analysewerkzeuge. In Berlin und in Dresden wurden dafür Big-Data-Zentren etabliert, die durch das Deutsche Netzwerk für Bioinformatik (de.NBI) komplementiert werden.

Elektronische Patientenakten

Von unmittelbarem und im Versorgungsalltag erlebbaren Nutzen für die Menschen sind elektronische Patientenakten. Für die Wissenschaft nutzbar gemacht, können sie zu einem Qualitätssprung in der Forschung führen und dabei helfen, die Entstehung von Krankheiten besser zu verstehen und innovative Präventions- und Behandlungskonzepte zu entwickeln.

Die elektronische Patientenakte enthält alle medizinisch relevanten Daten einer Person. Die Akte verknüpft die Informationen von Haus- und Facharztbesuchen sowie Klinikaufenthalten. Ärztinnen und Ärzte können dadurch an jeder Stelle des Gesundheitssystems das Gesamtbild einer Krankgeschichte überblicken. So können sie nicht nur Diagnosen schneller und präziser stellen, sondern auch Doppeluntersuchungen und unerwünschte Arzneimittelwirkungen besser vermeiden. Forschungskompatible Patientenakten ermöglichen es zudem der klinischen und biomedizinischen Forschung, aus routinemäßig erfassten Patientendaten neue Erkenntnisse über Erkrankungen und erfolgreiche Behandlungskonzepte zu gewinnen.

Die Bundesregierung wird gemeinsam mit Wissenschaft, Wirtschaft, Gesellschaft und allen Akteurinnen und Akteuren des Gesundheitssystems darauf hinarbeiten, dass bis 2025 forschungskompatible, elektronische Patientenakten an allen deutschen Universitätskliniken verfügbar sind. Eine wichtige Unterstützung dafür geben die auf die Versorgung zentrierten, einrichtungsübergreifenden elektronischen Patientenakten, für die die sichere Telematikinfrastruktur im Gesundheitswesen eine notwendige Voraussetzung darstellt. Patientennutzen steht dabei im Mittelpunkt und Datenschutz und Datensicherheit werden gewährleistet.

Künstliche Intelligenz in der Medizin

Wichtiger Treiber der digitalen Revolution ist die Künstliche Intelligenz (KI). Gesundheitsforschung und -versorgung gehören schon heute zu wichtigen Anwendungsfeldern. Besonders weit entwickelt ist KI etwa in der Auswertung medizinischer Bildaufnahmen. Hier verspricht das Feld der „Computational Photonics“, die Kombination moderner photonischer Verfahren mit schnellen und intelligenten Datenanalysen, bedeutende Innovationen für die Medizin. Die Einsatzmöglichkeiten von KI sind vielfältig:

Durch die Analyse mehrerer tausend Krankengeschichten können Computerprogramme beispielsweise lernen, Krankheits- und Therapieverläufe individuell vorherzusagen. Aus genetischen Analysen und Bilddaten können sie die Aggressivität eines Tumors berechnen und vorhersagen, ob eine Strahlen- oder Chemotherapie erfolgversprechender ist.

KI-Systeme werden auch Abläufe im Operationssaal optimieren. So können Operierende, die anspruchsvolle Eingriffe unter dem Mikroskop durchführen, per Sprach- oder Gestensteuerung Informationen anfordern, die dann im Okular des Operationsmikroskops erscheinen.

Intelligente Assistenzsysteme unterstützen Menschen mit eingeschränkter Mobilität – zum Beispiel nach einem Schlaganfall – bei der Bewegungstherapie bedarfsgerecht, d.h. so wenig wie möglich, aber so viel wie nötig („Assist-as-needed“). Dafür müssen sich die Systeme an den individuellen Fähigkeiten und Bedürfnissen der Menschen orientieren.

Solche Innovationen bergen auch für Unternehmen der Gesundheitswirtschaft große Potenziale. Über die Strategie „Künstliche Intelligenz“ wird die Bundesregierung diese Entwicklungen maßgeblich mitgestalten und dabei insbesondere den Transfer in die Gesundheitsversorgung und Pflege in den Blick nehmen.

Die experimentellen Methoden in der biomedizinischen Forschung haben in den vergangenen Jahren enorme Fortschritte erzielt. Zugleich wächst die Menge an elektronisch verfügbaren Daten in der Patientenversorgung und der klinischen Forschung rasant. Um all diese stark heterogenen Datensätze analysieren und interpretieren zu können, sind intelligente Algorithmen und Workflows nötig. Mit der Förderinitiative „Computational Life Sciences“ treibt das Bundesministerium für Bildung und Forschung die Entwicklung innovativer Analysewerkzeuge für die lebenswissenschaftliche Forschung voran. Einer der Schwerpunkte ist die Nutzung von Methoden der Künstlichen Intelligenz in der Biomedizin.

Digitalisierung in der Medizintechnik

Die Digitalisierung von Medizintechnik birgt viele neue Chancen und Möglichkeiten für Diagnose und Therapie, die Überwachung und Nachsorge von Patientinnen und Patienten sowie die Steuerung von medizinischen Abläufen. Chirurgische Instrumente werden beispielsweise durch Sensoren und Software zunehmend intelligenter: Skalpelle erkennen ihre Position im Körper und können den Operateur rechtzeitig warnen, bevor gesundes Gewebe gefährdet ist.

Durch die Telemedizin wird ärztliche Überwachung und Behandlung auch dann möglich, wenn Patientinnen und Patienten nicht im Krankenhaus und in der Praxis sind. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung hat im Fachprogramm Medizintechnik einen besonderen Schwerpunkt auf digitale medizintechnische Lösungen gelegt, die die Gesundheitsversorgung verbessern: Neue digitale medizinische Verfahren und Dienstleistungen sollen etabliert und optimiert werden. Dazu zählen digitale Therapien, digitale Therapieunterstützungssysteme und digitalisierte Versorgungsketten.

Die Vernetzung der mittelständisch geprägten Medizintechnikbranche mit der Informations- und Kommunikationstechnologie-Branche soll forciert werden, damit mehr innovative medizintechnische Lösungen für die digitale Gesundheitsversorgung entstehen können.

Künstliche Intelligenz (KI)

Definition Künstliche Intelligenz: Was ist KI ?

Künstliche Intelligenz ( KI ), oder Artificial Intelligence (AI) auf Englisch, gehören zu den großen Schlagworten unserer Zeit . Sie zu definieren, ist jedoch nicht einfach. Denn KI beschreibt weder eine Software noch ein Konzept, sondern ist eine Sammlung an möglichen Algorithmen, Modellen und Methoden. Als kennzeichnende Eigenschaften von KI lassen sich ein gewisser Grad an Autonomie und Anpassungsfähigkeit festhalten.

Zur weiteren Einordnung kann zwischen „starker“ und „schwacher“ KI unterschieden werden. Diese – nicht wertend zu verstehende Unterscheidung – nutzt auch die Strategie Künstliche Intelligenz ( KI -Strategie) der Bundesregierung:

[…] Die „starke“ KI formuliert, dass KI -Systeme die gleichen intellektuellen Fertigkeiten wie der Mensch haben oder ihn darin sogar übertreffen können. Die „schwache“ KI ist fokussiert auf die Lösung konkreter Anwendungsprobleme auf Basis der Methoden aus der Mathematik und Informatik, wobei die entwickelten Systeme zur Selbstoptimierung fähig sind. Dazu werden auch Aspekte menschlicher Intelligenz nachgebildet und formal beschrieben bzw. Systeme zur Simulation und Unterstützung menschlichen Denkens konstruiert.

Welche KI setzt die Bundesverwaltung ein?

Die Bundesverwaltung konzentriert sich auf „schwache“ KI . Sie lässt sich zur Lösung konkreter Herausforderungen einsetzen, z. B.:

Für die Verarbeitung großer (unstrukturierter) Datenmengen in kurzer Zeit

Zur Sicherstellung einer hohen Verfügbarkeit und zum Ermöglichen von teilautomatisierten Prozessabläufen nahezu in Echtzeit

Zur Erkennung von Mustern, die Mitarbeiter:innen nicht kennen oder erkennen können

Zur autonomen Erstellung fundierter Prognosen und Entscheidungsgrundlagen

Zur Erkennung von Emotionen und Intentionen zum Beispiel bei Chatbots

Zur Reduktion repetitiver Aufgaben, was Mitarbeiter:innen eine Fokussierung auf relevante sowie kreative Prozesse ermöglicht

Insgesamt können Bürger:innen Serviceleistungen durch den Einsatz von KI leichter abrufen, Aufgaben werden schneller bearbeitet und die Behörden entlastet.

Bedingungen von KI -Einsätzen

KI -Methoden können viele Vorteile mit sich bringen. Jedoch muss bei jedem Einsatz in Verwaltungsabläufen sichergestellt sein, dass die Technologie auf einem ethischen Fundament basiert. KI -Projekte, die das ITZBund plant und umsetzt, müssen daher einigen Anforderungen entsprechen: Es dürfen beispielsweise keine Personengruppen diskriminiert werden und die Anwendungen unterliegen hohen Datenschutzstandards. Zusätzlich wird stets geprüft, ob die Lösungen barrierefrei sind und trotz komplexer Algorithmen für die Anwender:innen nachvollziehbar bleiben.

KI im ITZBund

Das ITZBund plant die Bereitstellung von Produkten und Services rund um KI und treibt den Aufbau der benötigten Ressourcen und Kompetenzen stetig voran. Dabei bietet das ITZBund seinen Kundenbehörden die Möglichkeit, konkrete KI -Projekte gemeinsam umzusetzen. Entsprechende Projekte gliedern sich an das Business Intelligence Service Center (BISC) im ITZBund.

Das ITZBund erarbeitet KI -Funktionalitäten und Services für verschiedene Anwendungsfälle:

Text mining :

Etwa für Betriebsprüfungen oder im Scoring Sentimentanalysen, Vorhersagen, virtuelle Assistenzsysteme: Etwa für User Help Desks oder im Controlling Bilderkennung, Mustererkennung, Objektidentifizierung: Beispielsweise um Produktfälschungen gezielter und effektiver aufzudecken Bereitstellung von KI -Plattformen zur Umsetzung eigener Use Cases

Das ITZBund setzt den Schwerpunkt auf Planung, Aufbau und Support von hardwareintensiven und containerbasierten KI -Systemen, die automatisiert bereitgestellt werden können.

Quelle: Adobe Stock / kras99

Wie werden KI -Projekte im ITZBund umgesetzt?

Die ITZBund-Teams adaptieren als „Smart Follower“ in ihrer Arbeit markterprobte IT-Lösungen und passen sie an die Bedürfnisse der Bundesverwaltung an. Die Durchführung von KI -Projekten ist stets individuell, verläuft jedoch im ITZBund entlang desselben Pfads von der Beratung über die Datenanalyse bis hin zur Realisierung.

Hierbei helfen die IT-Expert:innen den jeweiligen Kundenbehörden, indem sie ein umfassendes Projektmanagement anbieten und so gemeinsam eine passende Lösung entwickeln. Zudem will das ITZBund zukünftig umfassende Services für den Betrieb, die Wartung und Pflege der entsprechenden IT-Lösungen anbieten.

KI als Platform-as-a-Service

Neben einzelnen Projekten, hat das ITZBund mit dem Aufbau von KI -Plattformen begonnen, die verschiedene Kundenbehörden nutzen können. Diese Plattformen sind mittels einer Referenzarchitektur im Sinne eines Platform-as-a-Service-Modells standardisiert. Dadurch sind sie mit relativ wenig Vorlauf einsatzbereit. Bei den KI -Plattformen setzt das ITZBund auf eine Dual-Vendor-Strategie und wird seinen Kund:innen auch eine auf Open-Source-Komponenten basierende Lösung anbieten.

Zukünftig eröffnen die KI -Plattformen den Kundenbehörden die Möglichkeit, KI -Projekte in Eigenregie umzusetzen. Auch hier steht das ITZBund als Partner für die Umsetzung und den Support zur Seite.

Beispiel: Künstliche Intelligenz beim Zoll

Das ITZBund berät die Zentralstelle gewerblicher Rechtsschutz (ZGR) und die Generalzolldirektion ( GZD ) in Sachen KI . Ziel ist es, mit Hilfe von KI die Erkennung von Produktfälschungen zu verbessern und so bei der Bekämpfung von Markenpiraterie zu unterstützen.

Das System beruht auf Prozessen der Bilderkennung und ermöglicht es, Waren auf Fälschungen zu untersuchen. Hierzu werden die Waren visuell erfasst und per KI mit einer umfassenden Datenbank abgeglichen.

Als Ergebnis ordnet die Technologie das Produkt einer erkannten Marke zu und gibt die Trefferwahrscheinlichkeit an. Gleichzeitig lernt das System stets neue Eindrücke kennen und erweitert die Datengrundlage. Die Entscheidung, ob eine Fälschung vorliegt und wie nun vorgegangen wird, liegt jedoch weiterhin bei den Zöllner:innen.

Beispiel: KI im Bereich Steuern

Das ITZBund unterstützt das Bundeszentralamt für Steuern ( BZSt ) beim automatischen Informationsaustauch innerhalb der EU . Hier stellt das ITZBund ein BI -Werkzeug bereit, dass die Steuergestaltung aus allen EU -Mitgliedstaaten auswertet und ein umfassendes Bild liefert. Ziel des DAC6 genannten Projekts ist es, zu einer gerechten Besteuerung im Binnenmarkt beizutragen.

Quelle: 123RF / destrolove

In einem weiteren Projekt analysiert das ITZBund diese Daten und reichert sie um Informationen an, die mittels Methoden der Künstlichen Intelligenz gewonnen werden, um Verknüpfungen zu erzielen. So können z. B. Erkenntnisse über Gemeinsamkeiten, Häufungen oder Anomalien erlangt werden, die bei einer rein menschlichen Betrachtung von Einzelfällen wahrscheinlich verborgen bleiben würden. Das BI -Tool übernimmt die KI -Informationen außerdem in ein Datawarehouse, verknüpft sie mit den strukturierten Daten aus dem DAC6-Projekt und ermöglicht so eine ganzheitliche Betrachtung.

Ausblick: Die Zukunft von KI

Künstliche Intelligenz wird aufgrund der vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten und der zunehmenden Verbreitung von KI -Technologien in der Bundesverwaltung zukünftig immer stärker nachgefragt.