Liebe Angehörige der FAU, liebe Studierende, meine sehr verehrten Damen und Herren,

die FAU hat den Gesundheitsknoten in Bayern bekommen im Kontext der Hightech-Agenda Bayern.

Für uns spielt das Thema Künstliche Intelligenz im Anwendungsfeld Medizin eine ganz, ganz wichtige

Rolle und ich freue mich besonders, dass ich heute mit Professor Andreas Meyer,

einen Experten im Bereich der Künstlichen Intelligenz bei mir habe, der zudem sich

sehr stark auch auf medizinische Anwendungen fokussiert. Mit ihm werde ich mich über den

Einfluss der Künstlichen Intelligenz in der Medizin unterhalten und vielleicht auch die

eine oder andere Perspektive aufzeigen können. Andreas, ich grüße dich, wie geht es dir denn?

Ja, hallo Achim, vielen Dank für die Einladung. Freut mich sehr, heute hier sein zu dürfen.

Zumindest virtuell hier sein zu dürfen. Super, dir geht es hoffentlich gut soweit?

Soweit alles wunderbar. Wir kommen ja in der Informatik mit dem ganzen Doktorum recht gut

zurecht. Wir können die meisten Dinge sowieso digital tun insofern. Super, das freut mich.

Du hast ja von mir den Lehrstuhl für Mustererkennung übernommen und führst ihn seit über fünf Jahren

sehr erfolgreich. Und am Lehrstuhl für Mustererkennung beschäftigen wir uns ja traditionell auch mit

medizinischen Anwendungen der Künstlichen Intelligenz, so wie ich das einleitend auch

gerade erwähnt habe. Kannst du kurz mal zusammenfassen, was so die Themenfelder sind,

mit denen sich die Mustererkennung beschäftigt und inwieweit die Künstliche Intelligenz auch die

Arbeit eines Arztes verändert hat in der Vergangenheit und in Zukunft auch wahrscheinlich noch verändern wird?

Ja, das sind natürlich alles sehr spannende Fragestellungen, mit denen wir uns dort beschäftigen,

insbesondere die medizinischen Themen treiben uns sehr um und dort versuchen wir eben Ärzten zu

helfen, quantitative Maßzahlen zu ermitteln. Also man kann sich das so ein bisschen vorstellen,

dass man ja mit den neuen Sensorik sehr, sehr viel messen kann, aber eine Diagnose wird eben

besser, wenn man quantifizieren kann, messbar machen kann. Ich nutze mal ganz gerne als Beispiel

das Thermometer. Natürlich könnte ein Arzt auch eine Diagnose stellen, indem er seinen Patienten

berührt feststellt, der hat Fieber, aber wenn er die Temperatur messen kann und weiß, wie stark das

Fieber ist, kann er natürlich viel genauere Diagnostik stellen und insofern sind wir bei der

Mustererkennung eben genau dabei, bei dieser Diagnostik zu helfen, zu unterstützen und bessere

Diagnostik aus den Sensorendaten herauszuziehen. Kannst du ein etwas fortgeschrittenes Beispiel

als das Fiebermessen noch nennen, wo die Mustererkennung wirklich einen Beitrag geleistet hat,

wo sich auch die Abläufe in der Klinik oder im medizinischen Alltag dadurch verändert haben?

Absolut, das war nur ein kleines Beispiel, um das zu motivieren. Heutzutage wird sehr viel

Bildgebung eingesetzt, zum Beispiel wenn man einen Schlaganfall hat, wird als erstes ein CT-Scan des

Kopfes vorgenommen und dort hilft die Mustererkennung dann automatisch zu quantifizieren.

Zum Beispiel kann man mit Perfusionsbildgebungen messen, wie stark die einzelnen Bereiche des

Gehirns unterstützt werden oder noch durchblutet werden. Was heißt Perfusionsbildgebung? Den Fachbegriff

kennen vielleicht einige nicht. Wir können mit 3D-Scans erfassen, wie viel Blut die einzelnen

Areale des Gehirns erreichen und können damit zum Beispiel lokalisieren, wo eine Unterversorgung im

Gehirn stattfindet. Dieses wird beim Schlaganfall sehr häufig dadurch bedingt, dass zum Beispiel

eine Ader geplatzt ist oder eine Ader blockiert. Mit Methoden der Mustererkennung können wir helfen,

die Verstopfung zu lokalisieren, diese dann hervorzuheben, so dass wir eben eine Interventionsplanung

machen können und dann im minimalinvasiven Eingriff mit einem kleinen Katheter, mit einem kleinen

Stück Draht bis hin zu der Verstopfung im Gefäßsystem gehen können, um dort die Verstopfung

zu entfernen und eine Reperskursion zu ermöglichen. Man kann sich ja schon vorstellen, dass wenn man

durch das ganze Gefäßsystem hindurch navigieren muss, um zu dieser Verstopfung zu kommen, man sehr

stark auf Bildgebung angewiesen ist. Dort wird mit Kontrastmitteln gearbeitet, aber eben auch auf

computerunterstützte Methoden. Hier gibt es verschiedenste Anwendungsgebiete, wie zum

Beispiel die Lokalisation des Verstopfungsgebiet, aber wir können auch in vielen anderen Interventionen

dann Unterstützung der Operationen liefern. In der ganzen Diskussion künstliche Intelligenz in

der Medizin taucht ja immer wieder die Frage auf, löst der Computer den Mediziner ab,

beziehungsweise müssen zukünftige Ärzte ein Informatikstudium absolvieren? Wie stehst du