Medizinische Fehler sind zu einem akzeptierten, wenn auch unglücklichen Teil der medizinischen Versorgung geworden, aber Ärzte können stark unterschätzen, wie viel sie zum Problem beitragen.
"Der durchschnittliche Kliniker macht viele Fehler, die er nicht kennt", sagt Dr. Art Papier, Dermatologe und Spezialist für medizinische Informatik. Wie viele Ärzte fallen in diese Kategorie?
Alle außer den "Meisterdiagnostikern", die weniger als 1% der praktizierenden Kliniker ausmachen, sagt er. Das würde bedeuten, dass 99% der Ärzte regelmäßig Fehler machen, die sie nie bemerkt haben.
"Wir verstehen nicht wirklich, wie viele Fehler wir machen", sagt er.
Papier verweist auf Analysen von Behauptungen über Fehlverhalten [1], die zeigen, dass Diagnosefehler die Hauptursache für Klagen sind, nicht für schlechte Ergebnisse von Operationen oder Babygeburten, wie viele Menschen glauben. Und viele der fehlenden Diagnosen, die zu Klagen führen, beziehen sich auf häufige Krankheiten wie Krebs.
"Patienten kommen mit gemeinsamen Dingen herein", sagt er, "aber wir lassen uns häufig von abweichenden Darstellungen häufiger Diagnosen täuschen."
Bei der Aufarbeitung eines Patienten mit chronischen Kopfschmerzen könnte ein Arzt beispielsweise alle üblichen pathologischen Ursachen berücksichtigen, jedoch nicht die Tatsache aufdecken, dass der Patient bei der Arbeit Kohlenmonoxid ausgesetzt war, sagt Papier.
"Wir stellen Fragen zu dem, was wir wissen. Wir fragen nicht zu dem, was wir nicht wissen."
Menschliche Intelligenz plus künstliche Intelligenz
Glücklicherweise stehen neue Tools zur Entscheidungsunterstützung zur Verfügung, mit denen der Diagnoseprozess rationalisiert und Kliniker zuverlässiger zur richtigen Antwort gelangen können, ähnlich wie Leitsysteme den Fahrern routinemäßig dabei helfen, Adressen zu finden, die sie noch nie zuvor besucht haben.
Einige dieser Tools verwenden künstliche Intelligenz (KI), Techniken, mit denen Computer menschliches Verhalten nachahmen können, oder sie verwenden maschinelles Lernen, eine Teilmenge der KI, die statistische Methoden verwendet, um Maschinen zu ermöglichen, sich zu verbessern, wenn sie mehr Probleme lösen.
Die US-amerikanische Food and Drug Administration (FDA) hat in diesem Jahr drei AI-basierte Tools für den Einsatz in der Klinik zugelassen. Die LVO-Schlaganfallplattform kennzeichnet Schlaganfallzeichen bei Computertomographie-Scans. Das IDx-DR-Gerät kann von Hausärzten zum Screening auf diabetische Retinopathie verwendet werden. Das dritte Gerät, OsteoDetect, dient zur Diagnose von Handgelenksfrakturen bei Erwachsenen.
Andere Instrumente werden von der FDA nicht reguliert, basierend auf dem Grad der Entscheidungsfindung, der dem Kliniker noch überlassen bleibt. Einige Apps können auf ein Smartphone heruntergeladen werden, darunter eine, die von den Zentren für die Kontrolle und Prävention von Krankheiten bei Gerinnungs- und Blutungsstörungen (PTT Advisor) entwickelt wurde.
Papier, der häufig über die Rolle der KI in der Zukunft der Medizin spricht, ist Teil einer App seines Unternehmens VisualDx, die von Apple-CEO Tim Cook hervorgehoben wurde. Die App verwendet die Apple-Software Core ML, die maschinelles Lernen lokal auf dem Gerät selbst ermöglicht, anstatt Patienteninformationen in die Welt zu senden, was gegen die HIPAA-Vorschriften verstoßen würde.
VisualDx wurde 1999 gegründet, bevor viele der heute verwendeten Technologien überhaupt verfügbar waren. Die Kernidee bleibt jedoch dieselbe: Eine Datenbank mit klinischem Wissen und Bildern - einschließlich dermatologischer Bilder - zu erstellen, die vor Ort verwendet werden kann, um zu helfen Kliniker stellen genaue Diagnosen. Laut der Website des Unternehmens wird es derzeit in mehr als 1700 Krankenhäusern und Kliniken auf der ganzen Welt und an mehr als der Hälfte aller US-amerikanischen medizinischen Fakultäten eingesetzt.
Obwohl die App auch für nichtmatmatologische Diagnosen verwendet werden kann, sind Hautpräsentationen ein Hauptbedürfnis für Hausärzte, Notärzte und Anbieter fortgeschrittener Praxen, sagt Papier, CEO von VisualDx.
Selbst mit einem Tool zur Entscheidungsunterstützung besteht der grundlegende Teil der Diagnose eines Hautproblems darin, zu beschreiben, was Sie sehen. "Und es ist bekannt, dass Nicht-Dermatologen eine Hautuntersuchung nicht beschreiben können", sagt Papier. Wie kann ein Kliniker eine Diagnose nachschlagen, wenn die Beschreibung nicht korrekt ist und selbst die in der Suche verwendeten Begriffe nicht korrekt sind?
Mit VisualDx macht der Arzt mit einer iPhone-Kamera ein Bild von der Haut des Patienten, und die App gibt daraufhin die Begriffe für die drei wichtigsten Funktionen an. Der Benutzer akzeptiert dann diese Vorschläge oder lehnt sie ab, je nachdem, ob sie mit dem übereinstimmen, was der Benutzer sieht. "Die Art und Weise, wie wir maschinelles Lernen einsetzen, hat einen Führungseffekt", sagt Papier.
Neues Modell: Kliniker, Patient, Plus-Maschine
Das Klima für den Einsatz dieser Werkzeuge am Point of Care hat sich in den letzten 20 Jahren dramatisch verändert, sagt Papier. Damals sahen viele Ärzte sie als Krücke an und hätten nicht gewollt, dass Patienten wussten, dass sie Informationen nachschlagen mussten.
"Jetzt mögen Patienten Entscheidungsunterstützung, wenn Sie sie mit ihnen verwenden und mit ihnen sprechen", sagt er. "Diese Suche vor ihnen zu machen, zeigt, dass es dich interessiert." Viele Patienten haben ihre eigenen Internetrecherchen zu ihren Gesundheitsproblemen durchgeführt und erkannt, wie viele Informationen verfügbar sind. Daher halten sie es für angemessen, dass ihr Arzt auch nach den neuesten Informationen sucht, sagt er.
"Kliniker durchlaufen heute einen Übergang von gedächtnisbasierten Fähigkeiten zu technologiegestützten Fähigkeiten", sagt Paper. Das heißt, nicht jeder springt auf den Zug. An medizinischen Fakultäten, die beispielsweise seine App übernommen haben, verwenden viele Studenten sie regelmäßig, während einige der älteren Professoren sich weigern, sie überhaupt in Betracht zu ziehen.
Papier sagt, er verstehe die Skepsis und gibt zu, dass seine App einige falsch positive und einige falsch negative Ergebnisse liefert, genau wie routinemäßige Labortests. Er begrüßt die Bemühungen, neue Technologien vor ihrer Einführung zu prüfen, warnt die Kliniker jedoch davor, sie im großen Stil abzulehnen.
"Das heißt, wir werden keinen Ultraschall verwenden, weil wir nur an das Stethoskop glauben", sagt er.
"Die Geschichte der Medizin besteht darin, Geräte zu entwickeln, die unsere Fähigkeit unterstützen und verbessern, in den Körper zu sehen und Beziehungen zu erkennen", sagt er. "Wir müssen uns vom Hype der KI entfernen, aber auch von der Angst davor.
"Es ist keine künstliche Intelligenz, es ist erweiterte Intelligenz."
