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Von Laura Roth

Künst­li­che Intel­li­genz (KI) – für die einen steht es für Inno­va­tion und Fort­schritt, für die ande­ren für schau­rige Zukunfts­sze­na­rien, in denen der Mensch zuneh­mend von Maschi­nen domi­niert wird. Fest steht jedoch: In kei­ner ande­ren Dis­zi­plin wirkt sich der Ein­satz von KI so sehr unmit­tel­bar auf den Men­schen aus wie in den Lebens­wis­sen­schaf­ten. KI ist in Medi­zin und Lebens­wis­sen­schaf­ten bereits fes­ter Bestand­teil vie­ler Pro­zesse in For­schung und Dia­gnos­tik. Ver­fah­ren und Ana­ly­sen, die frü­her Wochen in Anspruch genom­men haben, kön­nen bin­nen Sekun­den abge­schlos­sen wer­den. Die Mög­lich­kei­ten, die sich dadurch erge­ben, ste­hen navi­gier­ba­ren Risi­ken ent­ge­gen. Ver­ber­gen sich hin­ter KI unge­ahnte Poten­tiale oder doch eine zuneh­mende Über­lap­pung zwi­schen Mensch und Tech­no­lo­gie, für die es weder ethi­sche noch regu­la­to­ri­sche Ant­wor­ten gibt? Was kann die KI in den Lebens­wis­sen­schaf­ten heute schon leis­ten und wo blei­ben offene Fra­gen zurück?

Was bedeu­tet Künst­li­che Intelligenz?

Hin­ter dem Begriff „Künst­li­che Intel­li­genz“ ver­birgt sich ein Algo­rith­mus, der in der Lage ist, Ent­schei­dun­gen einer gewis­sen Kom­ple­xi­tät eigen­stän­dig zu tref­fen. Dabei spielt in den Lebens­wis­sen­schaf­ten vor allem das maschi­nelle Ler­nen, ein Teil­ge­biet der KI, eine Rolle. Dabei kön­nen Infor­ma­tio­nen so ver­ar­bei­tet wer­den, dass der Algo­rith­mus nach einem vor­ge­ge­be­nen Schema Hand­lun­gen auto­nom aus­führt. In den Lebens­wis­sen­schaf­ten kommt beson­ders oft das soge­nannte Deep Lear­ning zum Ein­satz, das heißt eine auto­nome und maschi­nelle Gene­rie­rung von Wis­sen und Erfah­run­gen durch Algo­rith­men. Der Mecha­nis­mus ver­läuft ähn­lich wie beim mensch­li­chen Gehirn, das auf rie­sige Men­gen an Infor­ma­tion zur Ent­schei­dungs­fin­dung und Hand­lung zurück­greift. Nach glei­chem Mus­ter wer­den Daten im Sinne von Infor­ma­tio­nen in die Maschine gespeist, die diese sam­melt, aus­wer­tet und ver­gleicht, um anschlie­ßend eigen­stän­dig Ent­schei­dun­gen zu tref­fen und aus den gene­rier­ten Erfah­run­gen zu lernen.

KI hat Aus­wir­kun­gen auf Inno­va­tion und Automatisierung 

KI kann in den Lebens­wis­sen­schaf­ten Bahn­bre­chen­des leis­ten. So kann sie bei­spiels­weise hel­fen, umfang­rei­che Bild­da­ten mikro­sko­pi­scher Auf­nah­men aus­zu­wer­ten und bei einem Virus wie Sars-Cov‑2 die Ver­brei­tung vor­her­zu­sa­gen. So nutzt bei­spiels­weise der Kon­zern Ali­b­aba einen Algo­rith­mus, der laut eige­ner Angabe in 96 Pro­zent der Fälle inner­halb von etwa 20 Sekun­den anhand von Com­pu­ter­to­mo­gra­fie-Auf­nah­men erken­nen kann, ob ein Pati­ent oder eine Pati­en­tin an Covid-19 erkrankt ist oder ob es sich etwa um eine Lun­gen­ent­zün­dung im Zuge eines grip­pa­len Infekts han­delt – für Ärzte ist die­ser Unter­schied nicht immer so leicht zu erkennen.

Die KI hat aber nicht nur Ein­fluss auf die Mög­lich­kei­ten in der Dia­gnos­tik, son­dern auf Fort­schritt und Inno­va­tion in vie­len Berei­chen. So ist bei­spiels­weise die schnel­lere Medi­ka­men­ten­ent­wick­lung ein bedeut­sa­mes Ein­satz­ge­biet der KI. Die Wirk­stoff­ent­de­ckung ist im frü­hen Sta­dium sehr arbeits­in­ten­siv, doch Dank der Auto­ma­ti­sie­rung wer­den die Her­stel­lungs- und Ent­wick­lungs­pro­zesse stark beschleu­nigt. Unter­neh­men und For­schende kön­nen dadurch Zeit und Geld spa­ren, sowie Res­sour­cen effi­zi­en­ter nut­zen. Gro­ßes Inter­esse besteht darin, wie KI die Wirk­stoff­fin­dung und ‑ent­wick­lung beein­flus­sen bzw. erleich­tern kann, also wie KI-Metho­den genutzt wer­den kön­nen, um schnel­ler und güns­ti­ger geeig­ne­tere Ent­wick­lungs­kan­di­da­ten zu identifizieren.

Auch in der Mole­ku­lar­bio­tech­no­lo­gie ist die KI ein revo­lu­tio­nä­rer Beglei­ter. Lesen Sie dazu unse­ren Bei­trag zum Start-up Pixel­Bio­tech, das Fluo­res­zenz­tech­ni­ken mit KI kombiniert.

Mensch und Maschine – wer assis­tiert wem?

Jedoch hat die KI wie jede inno­va­tive Tech­no­lo­gie ihre Gren­zen und Schwä­chen. Kri­ti­ker befürch­ten, dass gerade im inter­na­tio­na­len Wett­ren­nen um eine Vor­rei­ter­rolle in dem Ein­satz von KI, nicht immer nur ver­ant­wor­tungs­voll mit den Daten umge­gan­gen werde. Auch ethi­sche Her­aus­for­de­run­gen, wie bei­spiels­wiese die Ent­schei­dungs­kom­pe­tenz einer KI, ste­hen neben prag­ma­ti­sche Fra­ge­stel­lun­gen im Raum. Wer haf­tet zum Bei­spiel im Falle einer Fehl­ein­schät­zung durch die „Maschine“? Wie steht es um die Daten­si­cher­heit und gesell­schaft­li­che Akzep­tanz? Wie kann man im inter­na­tio­na­len Wett­be­werb eigene starke Regu­la­rien schaf­fen, die die Qua­li­tät und den Ein­satz von KI erhö­hen, ohne die Wett­be­werbs­fä­hig­keit auszubremsen?

Unge­ahnte Chan­cen, aber auch unbe­ant­wor­tete Fragen

KI leis­tet bereits heute einen gro­ßen Bei­trag in den moder­nen Lebens­wis­sen­schaf­ten – zum Wohle der Mensch­heit und ihr Stel­len­wert wird wei­ter stei­gen. Einige ethi­sche Fra­gen und gesetz­li­che Rah­men­be­din­gun­gen blei­ben bis­her jedoch unbe­ant­wor­tet und müs­sen stär­ker in den gesell­schaft­li­chen Dis­kurs ein­ge­bun­den wer­den. Damit KI wei­ter Ein­zug in die Lebens­wis­sen­schaf­ten fin­den kann, bleibt die große Her­aus­for­de­rung bestehen, Ant­wor­ten auf diese und ähn­li­che ethi­schen Fra­gen zu finden.

Wei­ter­füh­rende Quel­len zum The­men­be­reich fin­den Sie auf gesundheitsindustrie-bw.de.

Mehr zur Suc­cess Story von Pixel­bio­tech: https://www.gesundheitsindustrie-bw.de/fachbeitrag/aktuell/mit-cytogenetik-und-ki-auf-spurensuche

Infor­ma­tio­nen zu künst­li­cher Intel­li­genz in den Life Sci­en­ces fin­den Sie unter fol­gen­dem Link: https://www.gesundheitsindustrie-bw.de/fachbeitrag/aktuell/kuenstliche-intelligenz-in-den-life-sciences-maschine-als-assistent