Vertrauen in KI für das Gesundheitswesen aufbauen

Künstliche Intelligenz (KI) wird im Gesundheitswesen immer wichtiger, besonders wenn's darum geht, Medizinische Bilder zu verstehen. KI kann manchmal bestimmte Gesundheitsprobleme genauer identifizieren als menschliche Ärzte, wie Radiologen, Dermatologen und Onkologen. Aber viele KI-Systeme zur Bildauswertung finden nicht den Weg in die tägliche Praxis. Ein grosser Grund dafür ist, dass Ärzte wissen wollen, wie die KI zu ihren Ergebnissen kommt. Sie wollen nicht einfach einer KI Vertrauen, ohne irgendwelche Beweise oder Erklärungen.

Ein Hauptziel von erklärbarer KI (XAI) ist es, Vertrauen durch klare Kommunikation aufzubauen. Viele aktuelle XAI-Erklärungen in der Radiologie schaffen aber nicht das Vertrauen, das sie anstreben. In diesem Artikel wird untersucht, warum das so ist und wie die Erklärungen verbessert werden können.

#Der Bedarf an Vertrauen in KI

Ärzte müssen verstehen, wenn sie Entscheidungen über die Patientenversorgung treffen. Sie wollen Beweise für das, was die KI vorschlägt. Ohne zu verstehen, wie eine KI zu einer Diagnose kommt, ist es für sie schwer, ihr zu vertrauen. Probleme treten auf, wenn KI nicht klar ist, wie sie Bilder interpretiert. Ein Mangel an Transparenz sorgt für Unsicherheit und macht es Ärzten schwer, sich auf KI-Systeme zu verlassen, besonders in Bereichen wie der Radiologie.

#Aktuelle Ansätze zur XAI

Die gegenwärtigen XAI-Methoden versuchen, Entscheidungen mit visuellen Werkzeugen wie Wärmebildern zu erklären. Aber diese Tools erfüllen oft nicht die Bedürfnisse der Nutzer. Sie bieten nicht die Art von Beweisen, die Ärzte suchen, wenn sie Diagnosen stellen. Das kann ein Hindernis sein, um KI effektiv zu nutzen.

Eine Fallstudie aus der Radiologie zeigt, wie Ärzte ihre Gründe untereinander erklären, wenn sie über Bilder wie Röntgenaufnahmen sprechen. Diese Studie zeigt, dass menschliche Erklärungen mehr darauf abzielen, Beweise mit Schlussfolgerungen so zu verknüpfen, dass es natürlich und vertrauenswürdig wirkt, während XAI oft diese Tiefe vermisst.

#Visuelles Denken

Visuelles Denken ist, wie Menschen Bilder analysieren und daraus Schlüsse ziehen. Wenn ein Arzt seine Gedanken zu einem medizinischen Bild erklärt, leitet er seine Kollegen, indem er wichtige Bereiche zeigt und Beweise für seine Schlussfolgerungen liefert. KI-Systeme überspringen oft diesen entscheidenden Schritt. Da KI visuelle Informationen nicht auf die gleiche Weise verarbeitet, hat sie Schwierigkeiten, klare und bedeutungsvolle Erklärungen zu liefern.

#Die Herausforderung der KI in der Radiologie

Aktuelle KI-Systeme klassifizieren medizinische Bilder, indem sie viele statistische Merkmale im gesamten Bild betrachten. Im Gegensatz dazu konzentrieren sich menschliche Radiologen auf spezifische Teile der Bilder basierend auf natürlicher Sprache. Zum Beispiel könnten Radiologen nach bestimmten Formen oder Texturen suchen und diese in einfachen Worten beschreiben. KI-Systeme bemerken Änderungen in den Pixeln, ohne die bedeutungsvollen Aspekte zu berücksichtigen, die Ärzte zur Interpretation heranziehen, was zu Verwirrung über die Beweise führt, die die Schlussfolgerungen einer KI unterstützen.

Oft zeigen KI-Systeme bei Erklärungen Wärmebilder neben dem Originalbild, die interessante Bereiche markieren. Forscher argumentieren jedoch, dass diese Wärmebilder nicht ausreichend helfen, Fachleuten zu verstehen, auf welcher Grundlage die Entscheidungen der KI basieren. Während diese KI-Tools möglicherweise genaue Ergebnisse liefern, leiten sie die Nutzer nicht auf die gleiche Weise wie menschliche Erklärungen.

#Wie Menschen erklären

Wenn Radiologen ihren Denkprozess erklären, gehen sie das Bild durch, heben interessante Regionen hervor und diskutieren Merkmale, die für die Diagnose relevant sind. Sie bauen Argumente auf, basierend auf spezifischen Bereichen, und verknüpfen diese Details mit grösseren klinischen Ideen. Dieses Muster unterscheidet sich erheblich davon, wie aktuelle KI-Systeme Informationen präsentieren.

Erfolgreiche menschliche Erklärungen beinhalten oft eine Abfolge, in der eine Person auf Merkmale hinweist und die Informationen in einer klaren, logischen Reihenfolge bereitstellt. Dadurch helfen sie dem Zuhörer, das Denken hinter einer Entscheidung oder Diagnose zu verstehen. Wenn KI-Tools effektiv sein sollen, müssen sie diesen Denkprozess nachahmen.

#Vorschläge zur Verbesserung von XAI

Damit KI Vertrauen gewinnt und nützlicher wird, muss sich die Art und Weise, wie Erklärungen gestaltet werden, ändern. Eine Möglichkeit zur Verbesserung von XAI besteht darin, ihre Erklärungen mit der Art und Weise abzustimmen, wie Menschen natürlich denken und ihre Entscheidungen rechtfertigen. Damit kann KI die Art und Weise, wie Ärzte Beweise sammeln und interpretieren, besser unterstützen.

Beispielsweise könnten KI-Systeme zuerst interessante Bereiche in einem Bild identifizieren und dann erklären, was diese Bereiche bedeutend macht, wobei sie Begriffe verwenden, die Radiologen verstehen. Zudem könnte es hilfreich sein, aufzuzeigen, wie verschiedene Befunde zu einer Diagnose beitragen, während sie nächste Schritte vorschlagen.

#Die Rolle des Kontexts in Erklärungen

Der Kontext ist sehr wichtig für das Verständnis medizinischer Bilder. Eine gute Erklärung sollte nicht nur Befunde liefern, sondern auch diese mit der breiteren klinischen Situation verknüpfen. Dadurch kann KI besser mit den Denkprozessen ihrer Nutzer übereinstimmen. Erklärungen müssen sich auch anpassen, je nachdem, wer sie verwendet. Verschiedene Nutzer benötigen unterschiedliche Arten von Informationen, um ein Bild richtig zu verstehen.

Darüber hinaus sollten KI-Erklärungen Unsicherheiten und alternative Interpretationen kommunizieren. Radiologie beinhaltet viele Nuancen, und offen über diese Variationen zu sprechen, wird zum Aufbau von Vertrauen beitragen.

#Fazit

Damit KI-Systeme mehr sind als nur Werkzeuge, müssen sie menschliches Denken in ihre Erklärungen integrieren. Aktuelle KI erklärt Entscheidungen nicht so, wie es Menschen tun, und das schafft oft eine Lücke zwischen KI-Systemen und ihren potenziellen Nutzern. Indem man KI-Systeme nach dem Modell erstellt, wie Ärzte visuelle Beweise kommunizieren, kann zukünftige KI zugänglicher und vertrauenswürdiger werden.

Die Erkenntnisse aus der Untersuchung, wie Radiologen ihre Denkprozesse erklären, können zu besseren XAI-Designs führen. Dies könnte nicht nur KI in der Radiologie verbessern, sondern auch in anderen kritischen Bereichen wie autonomem Fahren und Sicherheitssystemen. Letztlich ist das Ziel, dass KI-Systeme Ärzte effektiv unterstützen, indem sie intuitive und verständliche Gründe für ihre Schlussfolgerungen liefern und so die Gesamtqualität der Versorgung verbessern.