Möchten Sie wissen, wie künstliche Intelligenz Ihren Job verändern wird? Nehmen wir uns ein Beispiel aus der Abteilung für Radiologie. Radiologie ist mittlerweile ein heißes Thema im Wettlauf um künstliche Intelligenz. Der Bereich wurde letzten Monat mehrfach von Technologiemanagern auf dem Weltwirtschaftsforum in Davos erwähnt und in einem Weißbuch des Weißen Hauses über künstliche Intelligenz und Wirtschaft erörtert.
Ein Radiologe untersucht am 6. Mai 2010 in Los Angeles eine Mammographie.
Die Radiologie ist nicht der einzige Beruf, der von KI betroffen ist, da die Technologie in die Arbeit vieler Berufe integriert wird, darunter Softwareentwickler, Lehrer und sogar Klempner. Die Goldman Sachs Group schätzt, dass KI-bezogene Technologien, wenn sie umfassend eingesetzt werden, 6 bis 7 % der US-Arbeitskräfte ersetzen könnten, es wird aber auch erwartet, dass die Technologie neue Arbeitsplätze schafft.
Aber der Bereich der Radiologie ist zu einem Paradebeispiel dafür geworden, wie künstliche Intelligenz Arbeitsplätze stärken kann, anstatt sie zu ersetzen. Dr. Pak-ho Chen, Spezialist für diagnostische Radiologie an der Cleveland Clinic, sagte, dass die Art der Arbeit in der Radiologieabteilung auch gut geeignet sei, durch künstliche Intelligenz unterstützt zu werden.
Die Abteilung für Radiologie verfügt über große Datenmengen, die für die Forschung und Anwendung künstlicher Intelligenz verwendet werden können, und das Training künstlicher Intelligenz erfordert eine massive Datenunterstützung. Künstliche Intelligenz kann riesige Datenmengen viel schneller verarbeiten als Menschen und trägt bereits dazu bei, einige Arbeitsabläufe in Radiologieabteilungen zu beschleunigen – zum Beispiel bei der Bestimmung, welche Bildscans zuerst verarbeitet werden müssen.
In der Radiologieabteilung müssen Humanärzte immer noch die meisten Kernaufgaben erledigen, wie z. B. Diagnosen stellen, körperliche Untersuchungen an Patienten durchführen und Diagnoseberichte verfassen. Darüber hinaus wird erwartet, dass die Nachfrage nach Arbeitsplätzen in diesem Bereich schneller wächst als in anderen Branchen, da radiologische Abteilungen weiterhin auf Technologien der künstlichen Intelligenz setzen.
Jack Kasten, ein Forscher am Center for Security and Emerging Technologies an der Georgetown University, sagte: „Künstliche Intelligenz hat nicht nur Radiologiemitarbeiter nicht ersetzt, sie hat sogar ihre Arbeitsverarbeitungsfähigkeiten verbessert und die Nachfrage nach ihren professionellen Dienstleistungen erhöht. Für die Technologiebranche kann man sagen, dass dies eine gute Aussicht ist, dass künstliche Intelligenz positive Auswirkungen auf die Wirtschaft haben wird.“
Wie künstliche Intelligenz die Arbeit stärken kann, anstatt sie zu ersetzen
Dr. Chen wies darauf hin, dass künstliche Intelligenz gut darin sei, Bilder zu analysieren und Muster in Daten zu erkennen, und dass diese beiden Fähigkeiten für die Arbeit radiologischer Abteilungen von entscheidender Bedeutung seien. Darüber hinaus wird die Radiologie seit vielen Jahren digitalisiert, was bedeutet, dass in diesem Bereich eine riesige Menge an Daten verfügbar ist.
Er sagte: „Es gibt immer noch einige Nischenarbeitsszenen, die immer noch traditionelle analoge Methoden verwenden, aber in den Vereinigten Staaten wurde die überwiegende Mehrheit der Röntgen-, CT- und MRT-Bilder digital gespeichert.“
Dr. Chen und zwei weitere von CNN befragte Radiologen sagten, dass Radiologen jetzt künstliche Intelligenz nutzen, um Bildscans zu priorisieren, die Bildqualität zu verbessern und beim Verfassen von Diagnoseberichtszusammenfassungen zu helfen.
Dr. Shadpur Demeri, ein interventioneller Radiologe am Johns Hopkins Medical Center, sagte: „Künstliche Intelligenz hat noch nie den Job von irgendjemandem ersetzt, sie hat unsere Arbeit nur effizienter und wertvoller gemacht.“
René Vidal, Professor für Ingenieurwissenschaften und Radiologie an der University of Pennsylvania School of Engineering, glaubt, dass künstliche Intelligenz besonders nützlich sein wird, um hochwertige MRT-Bilder mit weniger Scans zu erhalten. Diese Technologie kann den Untersuchungsprozess beschleunigen und es Ärzten ermöglichen, mehr Patienten gleichzeitig zu behandeln.
Vidal sagte, dass Forscher derzeit andere Anwendungsszenarien künstlicher Intelligenz erforschen, beispielsweise die Messung des Tumorvolumens und die automatische Erstellung von Diagnoseberichten. Für die Umsetzung dieser Anwendungen sei es jedoch möglicherweise noch zu früh.
Berufe, deren Verschwinden vorhergesagt wurde, die es aber noch gibt
Vidal sagte, dass im medizinischen Bereich eingesetzte KI-Tools von der US-amerikanischen Food and Drug Administration genehmigt werden müssen, ein Prozess, der einschließlich der Entwicklungs- und klinischen Studienphasen etwa acht Jahre dauert. Allerdings schreiten die entsprechenden Zulassungsarbeiten voran: Von den derzeit 1.357 von der US-amerikanischen Food and Drug Administration zugelassenen Medizinprodukten mit künstlicher Intelligenz sind 1.041 für den Einsatz im Bereich der Radiologie geeignet.
Gleichzeitig steigt die Nachfrage nach Arbeitsplätzen in radiologischen Abteilungen weiter. Das U.S. Bureau of Labor Statistics prognostiziert, dass die Zahl der Stellen in der Radiologie von 2024 bis 2034 um 5 Prozent wachsen wird, schneller als der Durchschnitt aller Berufe von 3 Prozent. Daten der Rekrutierungsplattform Indeed, die CNN erhalten hat, zeigen auch, dass die Zahl der Stellen in der Radiologie im Jahr 2025 im Vergleich zu vor fünf Jahren zunehmen wird.
Befragte Radiologieexperten gaben an, dass der steigende Bedarf an bildgebenden Untersuchungen während der medizinischen Diagnose in Verbindung mit der Alterung der Bevölkerung die Hauptgründe für die steigende Nachfrage nach radiologischen Dienstleistungen sein könnten.
Aber so wurde das Feld in der Vergangenheit nicht gesehen. Der mit dem Nobelpreis ausgezeichnete Wirtschaftswissenschaftler und Informatiker Jeffrey Hinton, bekannt als „Vater der künstlichen Intelligenz“, sagte 2016, dass „es an der Zeit ist, mit der Ausbildung von Radiologen aufzuhören“, weil Deep Learning – ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der die Lernmuster des menschlichen Gehirns simuliert – in fünf bis zehn Jahren besser sein wird.
Hinton sagte letztes Jahr in einer E-Mail an die New York Times, dass seine Kommentare aus dem Jahr 2016 zu absolut seien.
Demery erinnert sich, dass zwischen 2015 und 2016 in der Radiologie weit verbreitete Befürchtungen herrschten, dass künstliche Intelligenz menschliche Arbeitsplätze ersetzen könnte. Heute gilt diese Technologie als „zweites Augenpaar“ für Ärzte.
Die verborgenen Gefahren einer übermäßigen Abhängigkeit von künstlicher Intelligenz
Allerdings wies Dr. Chen auch darauf hin, dass künstliche Intelligenz das Risiko einer Voreingenommenheit berge und Menschen sich möglicherweise zu sehr darauf verlassen könnten. Beispielsweise zeigte eine MIT-Studie aus dem Jahr 2022, dass künstliche Intelligenz im Gegensatz zu menschlichen Radiologen die Rasse einer Person anhand von Röntgenstrahlen genau bestimmen kann, was Bedenken hinsichtlich einer Verzerrung bei der Diagnose aufkommen lässt.
Dr. Chen äußerte auch seine Besorgnis darüber, dass medizinische Einrichtungen, wenn die KI-Technologie ein ausreichend ausgereiftes Stadium erreicht, auf die Idee kommen könnten, das Personal anzupassen – etwa Ärzte durch Krankenschwestern oder Radiologiespezialisten durch Allgemeinmediziner zu ersetzen. Dieser Ansatz mag in manchen Fällen machbar sein, ist jedoch meist nicht für die Erkennung von Krankheiten geeignet, mit denen sich radiologische Abteilungen hauptsächlich befassen, wie zum Beispiel Krebs und tödliche Infektionen.
Er sagte: „Wir müssen verstehen, dass die gute Leistung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz größtenteils auf die Tatsache zurückzuführen ist, dass ihre automatisierten Ausgabeergebnisse von professionellen Ärzten überprüft werden. Man kann sagen, dass es diese Zusammenarbeit zwischen Maschinen und Fachleuten ist, die das Niveau der Diagnose und Behandlung wirklich verbessert.“