Wie man das Leben der Menschen verbessert: Über die Anwendung von KI im Gesundheitswesen

Wenn die Antwort auf die Frage „Ist es möglich?“ lautet: „Wir wissen es nicht“, dann ist es eine Aufgabe für Vladimir und Achilleas. Bei Kaia Health erforschen sie das Feld der digitalen Gesundheit – eine komplexe Landschaft, die nicht nur viele Herausforderungen mit sich bringt, sondern auch echte Innovation erfordert!

Gemeinsam sind sie das perfekte Duo, um über Health Tech und die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) zu sprechen, wie Kaia’s Bewegungscoach. Der Bewegungscoach ist ein digitaler Trainer in Kaia Rückenschmerzen, der Nutzer:innen dabei unterstützt, sicherer zu trainieren und Rückenschmerzen noch effektiver zu reduzieren.

Was sind die Chancen und Herausforderungen bei der Verwendung von KI in digitalen Gesundheitsprodukten? Wie funktioniert der Bewegungscoach? Vladimir und Achilleas nehmen euch mit auf eine Reise durch die Welt der KI, des Maschinellen Lernens (ML) und der großen Ethikfragen.

Über Vladimir und Achilleas 

Vladimir und Achilleas sind Staff Engineers bei Kaia Health und leiten das Motion-Understanding-Team. Ihr Team hat sich zum Ziel gesetzt, die Bewegungen des menschlichen Körpers so präzise wie möglich über die Smartphone- oder Tablet-Kamera zu erfassen. In ihrer Rolle sind sie nicht nur dafür verantwortlich, dass die Apps von Kaia technisch einwandfrei funktionieren, sie stellen auch sicher, dass die digitalen Therapien einen echten Mehrwert für Patient:innen bieten. 

Hallo ihr beiden, lasst uns direkt einsteigen. Wann und warum habt ihr begonnen, euch mit ML zu beschäftigen?

Achilleas: Ich habe während meines Studiums vor mehr als 10 Jahren von ML erfahren. Später habe ich mich ernsthafter damit auseinandergesetzt, als ich an der Verarbeitung biomedizinischer Signale, wie zum Beispiel bei einem Elektroenzephalogramm (EEG), gearbeitet habe.

Bei Kaia Health arbeite ich heute immer noch im Bereich des maschinellen Lernens. Ich liebe es einfach, einen positiven Einfluss auf die Gesellschaft und das Leben der Menschen zu haben, indem ich schwierige Probleme löse. Nicht einfach nur schwierige Probleme, sondern Probleme, bei denen die Antwort auf die Frage „Ist es möglich?“ lautet „Wir wissen es nicht“. ML ist ein wirksames und flexibles Tool, um Antworten auf solche Fragen zu finden.

Vladimir: Meine Reise begann während eines Gap Years zwischen meinem Bachelor- und Masterstudium. Zu der Zeit entdeckte ich das Feld der Data Science, zu Deutsch Datenwissenschaften, das damals erst am Entstehen war. Mein Hintergrund in Mathematik und wissenschaftlichem Rechnen führte mich auf natürliche Weise in diesen Bereich, da Mathematik die Grundlage von ML bildet.

Was meine Leidenschaft für ML wirklich antreibt, ist die Möglichkeit, das Leben der Menschen zu verbessern. Ich erinnere mich daran, wie Software das menschliche Leben in den 1990er und 2000er Jahren revolutionierte. In den 2010er und 2020er Jahren haben KI und ML eine ähnliche Rolle übernommen, sie transformieren Branchen und verbessern unser Leben auf unzählige Weisen.

Laut einer globalen Studie von KPMG und der University of Queensland haben die meisten Menschen (82 Prozent) von KI gehört, aber die Hälfte von ihnen (49 Prozent) weiß nicht, wie und wann sie eingesetzt wird. Führt uns durch den Wortdschungel – Maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, Computer-Vision, Algorithmen, worüber genau sprechen wir, wenn es um den Bewegungscoach von Kaia Health geht?

Achilleas: Die beste Art, KI zu beschreiben, ist, dass sie ein übergreifendes Feld und Konzept zur Erschaffung „intelligenter Maschinen“ ist. ML ist eine Möglichkeit, künstliche Intelligenz durch das Lernen von Daten zu erschaffen. Deep Learning (DL) ist eine Unterkategorie von ML, bei der das Lernen mithilfe von spezifischen ML-Algorithmen stattfindet.

Vladimir: Genau, ich möchte einen sehr wichtigen Bestandteil des Bewegungscoaches und den Kaia-Apps im Allgemeinen ergänzen. Computer-Vision ist ein Bereich innerhalb der KI, der es Computern ermöglicht, visuelle Informationen wie Bilder und Videos zu interpretieren und zu verstehen.

Ich würde den Bewegungscoach als ein KI-System bezeichnen, das aus mehreren Komponenten besteht:

1. Eine Computer-Vision-Komponente, basierend auf ML, die fähig ist, die 3D-Koordinaten anhand anatomischer Marker am Körper der Nutzer:innen vorherzusagen.
2. Eine weitere, auf ML basierende Komponente, die versteht, was eine Person zu einem bestimmten Zeitpunkt tut (z. B. Kniebeugen, Planks und andere Bewegungen), wie weit die Person vom Bildschirm entfernt ist, wie sie zum Bildschirm hin ausgerichtet ist, usw.
3. Ein iOS- und Android-System, das die vorhergesagten 3D-Koordianten nutzt, um Feedback zu den Bewegungsübungen zu generieren, das auf Grundlage eines datengesteuerten und regelbasierten „Expertensystems“ generiert wird. Dieses Expertensystem wurde bei der Entwicklung von Physiotherapeut:innen konfiguriert.
4. Ein weiteres algorithmisches, biomechanisches System, das Basisdaten zur funktionalen und physischen Gesundheit der Nutzer:innen erfasst und ihren Fortschritt im zeitlichen Verlauf festhält. Dieses System ermöglicht eine Beurteilung darüber, wie sich jemand bewegt, und trägt zur Erstellung des initialen Therapieprogramms eines neuen Kaia-Nutzers bei.

Wow, das sind eine Menge Informationen. Zurück zu KI für Anfänger – stellt euch vor,  ihr steht vor einer Klasse mit Drittklässlern. Wie würdet ihr diesen Kindern die Technologie hinter Kaia’s Bewegungscoach erklären?

Vladimir: Oh, die Drittklässler von heute werden mich übertreffen, was KI-Wissen angeht! Gib mir einen Vorsprung, lass sie 5 Jahre alt sein. Ich würde sagen: Der Bewegungscoach ist wie ein Flaschengeist auf deinem Smartphone. Er sieht dich beim Training durch die Kamera und hilft dir, indem er dir sagt, wenn dein Körper in einer falschen Position ist. Er verfolgt auch deinen Fortschritt und ermutigt dich, stärker und gesünder zu werden.

Achilleas: Nicht schlecht! Ich würde ihnen sagen: Stellt euch eine digitale Version eures Sportlehrers vor. Denkt jetzt an den Bewegungscoach als eine digitale Version eures Sportlehrers. Als KI hat der Bewegungscoach keine echten Augen, kein Gehirn und kein Mund zum Sprechen, sondern:

• Die Kamera deines Smartphones sind die Augen des Bewegungscoaches, durch die er dich sehen kann.
• Dein Telefon ist das Gehirn des Bewegungscoaches, das alle Berechnungen durchführt und versteht, was die Augen sehen.
• Die Lautsprecher deines Telefons sind der Mund des Bewegungscoaches, durch den er mit dir spricht.

Ich bin mir sicher, die Kleinen fänden diesen Unterricht großartig. Lasst uns etwas tiefer gehen, welche spezifischen erkennt der Bewegungscoach anhand der generierten Nutzerdaten?

Vladimir: Der Bewegungscoach erfasst und analysiert die Bewegungsmuster der Nutzer:innen während des Trainings mithilfe der Frontkamera eines Smartphones oder Tablets. Er identifiziert wichtige Körperpunkte in 3D direkt in Meter-Einheiten von der Smartphone-Kamera aus, um die Körperhaltung zu bewerten und Echtzeit-Korrekturhinweise zu geben,  um eine korrekte Ausführung der Übungen sicherzustellen. Mit eigenen Therapiealgorithmen spiegelt er die Expertise von Physiotherapeut:innen wider.

Er arbeitet in verschiedenen Modi wie Lernen, Training und Biomarker, um Nutzer:innen neue Übungen beizubringen, Wiederholungen zu zählen und Fitness-Biomarker wie Flexibilität und Mobilität zu messen.

Immer wenn Daten gesammelt und für ein bestimmtes Ergebnis verwendet werden, besteht die Gefahr von Voreingenommenheit. Wie vermeiden wir bei Kaia, dass unsere KI voreingenommen ist oder einseitige Schlüsse zieht?

Achilleas: Die Vermeidung von Voreingenommenheit und generell KI-Ethik sind uns äußerst wichtig. Ein Weg, Voreingenommenheit des Bewegungscoaches zu vermeiden, besteht darin, ihn mit einem vielfältigen Datensatz zu testen.

Wir haben erhebliche Zeit und Ressourcen investiert, um ein Testsystem zu kreieren, das die Qualität des Bewegungscoaches unter verschiedenen Bedingungen sicherstellt, wie zum Beispiel mit Möbeln im Hintergrund, bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen und bei diversen Körpermerkmalen. Schließlich unterscheiden sich all unsere Nutzer:innen in Gewicht, Größe, Haut- und Haarfarbe.

Wenn wir testen, untersuchen wir, ob der Bewegungscoach über alle Untergruppen hinweg gleichermaßen gut abschneidet. So stellen wir sicher, dass keine Unklarheiten entstehen.

Lasst uns über die Vorteile solcher Technologien im Gesundheitswesen sprechen, insbesondere für Patient:innen. Patient:innen-Engagement und Adhärenz sind entscheidende Faktoren für den Therapieerfolg. Wie kann Technologie, wie der Bewegungscoach, die Wirksamkeit von (digitalen) Therapien unterstützen?

Achilleas: Nun, diese Technologie ermöglicht Patient:innen, ihren Fortschritt zu verstehen und selbst in die Hand zu nehmen. Stell dir zum Beispiel eine Person vor, die gesünder essen und abnehmen möchte. Es ist wahrscheinlich zu schwierig und nicht sehr ansprechend und motivierend, dies zu tun, ohne zu wissen, ob das, was sie isst, das Richtige für sie ist. Stell dir weiter vor, dass sie keinen Zugang zu einem Spiegel oder einer Waage hat, um ihren Fortschritt zu verfolgen. Sie würde wahrscheinlich mit einem Ernährungsberater bzw. einer Ernährungsberaterin sprechen und sich vielleicht sogar regelmäßig in der Praxis wiegen lassen, aber das ist aus verschiedenen Gründen nicht immer möglich. Diese Person kann auch nicht erwarten, dass ihr Ernährungsberater oder ihre Ernährungsberaterin überprüft, ob jeder einzelne Bissen, den sie isst, genau das ist, was sie essen soll.

Um die Brücke zu unserer Arbeit zu schlagen: Der Bewegungscoach stellt sicher, dass die Art und Weise, wie du die Übungen der Kaia App ausführst, korrekt und sicher ist, und das bequem von zu Hause aus. Er misst auch deinen Fortschritt und quantifiziert ihn, ähnlich wie eine Waage es tun würde, wenn du dein Gewicht verfolgen möchtest.

Tatsächlich kann der Bewegungscoach genaue Winkel und Entfernungen in Metern messen, all diese Daten notieren und dir später genau zeigen, woran du arbeiten kannst und wie.

Heutzutage übertreffen Algorithmen bereits Radiologen darin, Tumore zu erkennen. Wie verändert sich die Rolle von Ärzt:innen mit den technologischen Fortschritten?

Vladimir: Es erfordert, dass Ärzt:innen und Mediziner:innen als Teil ihrer Rolle einen strategischen und kooperativen Ansatz verfolgen – Hand in Hand mit Patient:innen und der digitalen Anwendung. Gesundheitsdienstleister:innen müssen Fähigkeiten im Bereich der Dateninterpretation und -validierung entwickeln, um die Genauigkeit von KI-generierten Diagnosen sicherzustellen. Darüber hinaus müssen sie sich auf eine patientenzentrierte Versorgung konzentrieren, wie die meisten von ihnen bereits tun. Empathie und Kommunikation werden natürlich weiterhin entscheidend sein.

Kontinuierliches Lernen und Anpassungsfähigkeit werden entscheidend sein, da sich das Gesundheitswesen zusammen mit der Technologie weiterentwickelt. Ich denke, der Schwerpunkt sollte auf der Nutzung von KI als Werkzeug zur Verbesserung menschlicher Expertise liegen.

Nun sagt mir, kann AI den Menschen besser machen?

Achilleas: Meine Position ist, dass KI ein natürlicher Schritt in der Evolution der Technologie ist. Technologie ist nichts Neues, es ist nur so, dass der Begriff jetzt synonym mit „digitaler Technologie“ verwendet wird. In der Altsteinzeit vor 2,5 Millionen Jahren war Technologie einfach die Schaffung neuer Jagdwerkzeuge oder Techniken zum Bau von Unterkünften.

Aus dieser Perspektive hat Technologie und die Evolution der Technologie im Laufe der menschlichen Geschichte einen insgesamt positiven Einfluss auf das Leben gehabt und es verbessert. Es ist also eine legitime Erwartung, dass KI, als natürliche Entwicklung der technologischen Verbesserungen, die Menschen besser machen kann.

Allerdings ist es angesichts des Tempos, mit der die Entwicklung stattfindet, wichtig, als Spezies am Puls der Zeit zu bleiben, damit beschleunigte Fortschritte unserer Technologie sich in beschleunigte Verbesserungen des menschlichen Lebens umsetzen können.

Eine letzte Frage – was begeistert euch am meisten, wenn ihr an die Zukunft des ML denkt?

Achilleas: In den letzten fünf Jahren wurden neue Technologien entwickelt, die erfolgreich multimodal lernen können. Das bedeutet, dass ML-Modelle aus verschiedenen Arten von Daten lernen, zum Beispiel lernen sie gleichzeitig von Bildern und Texten, statt nur von einem isolierten Datensatz.

Wir sind immer noch am Anfang davon, multimodales Lernen erfolgreich zu machen, also freue ich mich wirklich auf die Zukunft und darauf, diese leistungsstarken Modelle in Bereichen anzuwenden, wo sie eine große Wirkung haben können, wie eben im Gesundheitswesen und der Medizin.

Vladimir: Am meisten begeistert mich, wie ML in den nächsten 10 bis 20 Jahren unser tägliches Leben und die Gesellschaft revolutionieren könnte. Stell dir Gesundheitssysteme vor, die genau auf die individuellen Bedürfnisse der Patient:innen zugeschnitten sind, um optimale Gesundheit zu erreichen. Oder Bildungsplattformen, die sich in Echtzeit an den Lernstil jedes Schülers und jeder Schülerin anpassen.

Viele der Szenarien aus Science-Fiction-Romanen rücken näher an die Realität. Denk an die weit entwickelten KI-Begleiter in den Werken von Isaac Asimov oder die vernetzten virtuellen Realitäten, die in „Ready Player One“ dargestellt werden. Das sind nicht mehr nur Geschichten; ML legt den Grundstein für solche Wunder. Die Grenzen zwischen Fiktion und Realität verschwimmen bereits, was die Möglichkeiten der nächsten Jahre sehr aufregend macht!

Die digitale Welt spiegelt nicht nur unsere greifbare Welt wider; sie wächst als eine lebendige Erweiterung davon. ML verspricht, diese Erweiterung noch zu verfeinern und sie relevanter, gerechter und harmonischer in Einklang mit unseren menschlichen Wünschen und Träumen zu gestalten.