Technologie, künstliche Intelligenz (KI) und Big Data prägen die Zukunft vieler Branchen, wobei sich das Gesundheitswesen als vielversprechender Bereich herauskristallisiert. Auf dem Vietnam Healthcare Forum 2025 diskutierten Experten das Potenzial und die Herausforderungen von KI und Big Data in der medizinischen Diagnose und Behandlung.
Das Forum mit dem Thema „Big Data und künstliche Intelligenz in der medizinischen Diagnose und Behandlung“ fand am 21. und 22. Juli statt und wurde gemeinsam von der Association of Vietnamese Scientists and Experts Global (AVSE Global) und dem 108 Military Central Hospital organisiert.
Die Veranstaltung bringt führende in- und ausländische Experten zusammen, um Visionen und Erfahrungen zur Verbesserung der Qualität der Gesundheitsversorgung in Vietnam auszutauschen.
KI: Beginn einer neuen Ära im Gesundheitswesen
Professor Guy Marks, Präsident der Internationalen Union gegen Tuberkulose und Lungenerkrankungen und Professor an der University of New South Wales (Australien), gab einen Einblick, wie KI und fortschrittliche Technologien die inhärenten Herausforderungen der globalen Gesundheit bewältigen können, insbesondere in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen wie Vietnam.
Professor Guy Marks, Präsident der Internationalen Union gegen Tuberkulose und Lungenerkrankungen und Professor an der University of New South Wales beim Forum (Foto: Organisationskomitee).
„Traditionelle Ansätze des Gesundheitsmanagements aus dem 19. Jahrhundert sind obsolet geworden, was die heutige Gesundheitsversorgung erschwert“, sagte Professor Marks. Er wies auf drei zentrale Herausforderungen der Medizin des 21. Jahrhunderts hin:
Humanbiologie: Der menschliche Körper ist ein komplexes System, das sich einer vollständigen wissenschaftlichen Erklärung entzieht ;
Umwelt: Die Umwelt birgt viele Krankheitserreger und Gefahren. Die meisten Krankheiten sind das Ergebnis komplexer Wechselwirkungen zwischen der menschlichen Biologie und der Umwelt.
Medizinische Eingriffe: Die moderne Medizin verfügt über ein komplexes Spektrum an Eingriffen (pharmakologisch, chirurgisch, psychologisch, nicht-pharmakologisch), die die Diagnose und Behandlung äußerst komplex machen.
„Die Einschränkungen traditioneller Ansätze wie Spezialisierung, Zentralisierung (was dazu führt, dass Patienten nur schwer Zugang zu Spezialisten haben und in große Krankenhäuser gehen müssen), Richtlinien und Protokolle (die oft zu lang oder zu einfach sind) und Schulungen (bei denen sich das Wissen ständig ändert und eine hohe Personalfluktuation auftritt) haben zu Schwierigkeiten in der aktuellen Gesundheitsversorgung geführt“, betonte Professor Marks.
„Traditionelle Krankenhäuser hingegen, die oft mit hohen Risiken verbunden, teuer und weit vom Wohnort der Patienten entfernt sind, erfordern einen neuen, menschenzentrierten Ansatz, und Technologien können dies jetzt leisten.“
Heute läutet fortschrittliche Technologie eine neue Ära im Gesundheitswesen ein. Point-of-Care-Testing-Plattformen (PoC) und die Ferndiagnose von Bilddaten spielen dabei eine Schlüsselrolle. Insbesondere ultraportable Röntgengeräte mit KI-gestützter Bildauswertung haben sich bei der Tuberkulose-Diagnose als leistungsfähiger erwiesen als Radiologen.
„Die Entwicklung von Transport und Kommunikation, die Hochgeschwindigkeitsinternet, WLAN und vernetzte Geräte nutzt, ermöglicht die Bereitstellung von Rechenleistung und Datenbanken in der Cloud und macht Informationen und Technologie auch für Menschen in abgelegenen Gebieten zugänglich. Drohnen können sogar problemlos zum Transport von Patientenproben und Medikamenten eingesetzt werden. Hochwertige, oft anonymisierte Daten aus klinischen Studien sind für eine personalisierte Behandlung und erweiterte Analysen unerlässlich“, so Professor Marks.
Ihm zufolge sind klinische Entscheidungsunterstützungssysteme (CDSS) leistungsstarke Werkzeuge, die auf der Grundlage von Patientendaten und medizinischem Wissen Behandlungsempfehlungen liefern. Insbesondere künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden eine wichtige Rolle bei der Erfassung und Organisation strukturierter Patientendaten, der Extraktion und Synthese von Informationen aus großen Datensätzen klinischer Studien sowie bei der Entscheidungsunterstützung für Kliniker spielen.
Professor Marks stellt sich ein neues, menschenzentriertes Gesundheitsmodell vor, das auf einem Hausarzt in der Nähe des Wohnorts des Patienten basiert und durch ein CDSS und KI-gesteuerte Empfehlungen unterstützt wird. Dieser Ansatz verspricht bessere medizinische Entscheidungen, optimale Patientenergebnisse, weniger Ressourcen- und Antibiotikaverschwendung sowie eine erhöhte Kapazität für das medizinische Personal an vorderster Front.
KI-Potenzial im Gesundheitswesen in Vietnam
Bei der Diskussionsrunde befassten sich führende Experten eingehend mit der Rolle der KI in der Zukunft des vietnamesischen Gesundheitswesens.
Professor Dinh Xuan Anh Tuan, Leiter der Abteilung für Pneumologie – Funktionelle Exploration am Cochin-Krankenhaus in Paris (Frankreich), äußerte sich wie folgt: „Die Komplexität der menschlichen Gesundheit, Physiologie, des Gehirns, des Geistes und der Umwelt sind Faktoren, die die Gesundheitsversorgung äußerst schwierig machen und eine Individualisierung der Behandlung erfordern. Doch KI kann helfen, diese Komplexität zu bewältigen, indem sie große Mengen an Informationen verarbeitet, die der Mensch nicht verarbeiten kann.“
Dr. Vo Si Nam, Direktor des Biomedical Center (VinBigData), teilte diese Ansicht und stellte klar: „Big Language Models können wichtige Probleme bei der Verarbeitung großer Datenmengen und der Nachsorge lösen. Maschinelles Lernen und Big Language Models basieren auf Wahrscheinlichkeit und wählen das Ergebnis mit der höchsten Wahrscheinlichkeit aus, aber die Mehrheit hat nicht immer recht.“
Daher muss der Mensch immer im Mittelpunkt stehen, die Ergebnisse der KI kontrollieren und sich immer bewusst sein, dass KI ebenso wie Menschen Fehler machen kann.
Experten sind sich einig, dass KI und andere Technologien im Gesundheitswesen den Menschen dienen müssen (Abbildung: Base).
David Nguyen, CEO von N2N AI (Australien), berichtete von seinen Erfahrungen mit dem Scheitern von IBM Watson, einem medizinischen KI-Projekt, das angeblich Ärzte ersetzen könnte, aber aufgrund der „rohen“ Eingabedaten scheiterte. „KI ist ein System, das Ärzte dabei unterstützt, schneller und effektiver Entscheidungen zu treffen, ohne sie zu ersetzen. Ärzte müssen strenge Überprüfungsschritte durchlaufen, um Genauigkeit zu gewährleisten und in die gewünschte Richtung zu gehen“, sagte er.
Hinsichtlich der Rolle der KI bei der Reduzierung der Krankenhausüberlastung und der Präventivmedizin stellte Professor Guy Marks klar, dass das Ziel nicht darin bestehe, Krankenhäuser abzuschaffen, sondern diese nur für wirklich komplexe und schwierige Fälle zu reservieren.
In Australien, so sagte er, seien viele Leistungen, die früher in Krankenhäusern erbracht wurden, inzwischen aus dem Krankenhaus verlagert worden. Patienten müssten nur noch dann ins Krankenhaus, wenn sie die dort verfügbaren Leistungen wirklich benötigen. KI könne nun dazu beitragen, die Versorgung zu personalisieren, noch bevor Menschen tatsächlich Patienten werden. Dieser wichtige Wandel sei jedoch aufgrund kultureller Faktoren nicht einfach.
Generalmajor Professor Le Huu Song, Direktor des 108. Militärzentralkrankenhauses, und Experten diskutierten das Potenzial von KI im vietnamesischen Gesundheitssektor (Foto: Organisationskomitee).
Generalmajor Professor Le Huu Song, Direktor des 108. Zentralen Militärkrankenhauses, betonte: „Die vietnamesische Kultur, Krankenhäuser höherer Ebene zu bevorzugen, hat zu einer Überlastung geführt, und viele Patienten möchten ihre Ärzte sogar bitten, sie auf viele andere Dinge zu untersuchen. Ich hoffe, dass KI dazu beitragen kann, das Gesundheitsmanagement zu rationalisieren und intelligenter zu gestalten, insbesondere durch die Unterstützung der Fernversorgung von Menschen, um eine Überlastung der Krankenhäuser an vorderster Front zu vermeiden.“
Zum Abschluss der Diskussion betonte Professor Dinh Xuan Anh Tuan, dass KI eine praktikable Lösung zur Verbesserung der menschlichen Gesundheit und des vietnamesischen Gesundheitssektors sei, insbesondere im Umgang mit der Komplexität des menschlichen Körpers und der Umwelt.
Er äußerte die Hoffnung, dass Ärzte in Zukunft nicht nur Krankheiten behandeln, sondern auch zur Erhaltung der Gesundheit beitragen werden. KI werde eine wichtige Rolle bei der Suche nach den effektivsten Methoden zur Krankheitsprävention spielen. Dies werde den Menschen helfen, nicht nur länger, sondern auch gesünder zu leben.
Trotz des großen Potenzials stößt die Anwendung von KI im vietnamesischen Gesundheitssystem noch immer auf zahlreiche Hindernisse. Eine der größten Herausforderungen sind Daten. Damit KI effektiv funktioniert, sind große, qualitativ hochwertige und synchronisierte Datenquellen erforderlich. In Vietnam sind Gesundheitsdaten jedoch häufig fragmentiert und nicht standardisiert, und auch die Sicherheit der Patienteninformationen stellt ein erhebliches Problem dar.
Obwohl das Internet weit verbreitet ist, erfordert der Betrieb komplexer KI-Systeme eine leistungsstarke Computerinfrastruktur sowie stabile und sichere Verbindungen, insbesondere in abgelegenen Gebieten. Darüber hinaus muss der Rechtsrahmen die Dateneigentümerschaft, Sicherheitsstandards und die Wirksamkeit von KI-Produkten im Gesundheitswesen klären.
Und schließlich braucht Vietnam im Bereich Ausbildung und Personalentwicklung ein Expertenteam, das sich nicht nur mit KI auskennt, sondern auch über umfassende medizinische Kenntnisse verfügt, um KI-Lösungen effektiv und sicher entwickeln und einsetzen zu können.
Quelle: https://dantri.com.vn/suc-khoe/dung-ai-giai-bai-toan-chuong-tuyen-tren-20250722142156390.htm
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