Einleitung
„Systeme der künstlichen Intelligenz (KI) sind vom Menschen entwickelte Softwaresysteme (und gegebenenfalls auch Hardwaresysteme), die in Bezug auf ein komplexes Ziel auf physischer oder digitaler Ebene handeln, indem sie ihre Umgebung durch Datenerfassung wahrnehmen, die gesammelten strukturierten oder unstrukturierten Daten interpretieren, Schlussfolgerungen daraus ziehen oder die aus diesen Daten abgeleiteten Informationen verarbeiten, und über das bestmögliche Handeln zur Erreichung des vorgegebenen Ziels entscheiden. KI-Systeme (...) sind auch in der Lage, die Auswirkungen ihrer früheren Handlungen auf die Umgebung zu analysieren und ihr Verhalten entsprechend anzupassen“ (Hochrangige Expertengruppe für Künstliche Intelligenz der EU-Kommission: Eine Definition der KI: Wichtigste Fähigkeiten und Wissenschaftsgebiete, EU-Kommission, Brüssel, April 2019, S. 6).
Die ASU-Serie beleuchtet in loser Folge verschiedene Forschungsprojekte und -initiativen, wo KI am Arbeitsplatz heute erprobt wird oder schon zum Einsatz kommt.
Der folgende Beitrag von Johannes Wittmann beschreibt neue Dimensionen in der Arbeitsmedizin, die durch die Anwendung von Künstlicher Intelligenz erreicht werden können. Hanns Wildgans
Die Arbeitswelt im Wandel der Zeit
Im Jahr 1941 wurde eine neue Technologiewelt mit der Präsentation des ersten Computers durch Konrad Zuse begründet (Stoller 2021). Im Rahmen der Vorbereitung der Darthmouth-Konferenz in den USA wurde ab dem Jahr 1955 ein weiterer Grundstein einer zukünftigen Vision mit der Formulierung „Künstliche Intelligenz“ gelegt (McCarthy et al. 1955). Das Europäische Parlament (EP) definiert im Jahr 2020 Künstliche Intelligenz (KI) als die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren (EP 2020). KI ist die gegenwärtige und zukünftige Schlüsseltechnologie in der globalen modernen Welt. Big Data und Digital Health zeigen mit KI neue Wege technischer Dimensionen auf und definieren viele Bereiche neu, wie zum Beispiel das Gesundheitswesen oder die Arbeitswelt.
Neue Technologien im 21. Jahrhundert
In unserem Alltag sind verschiedene Formen der Mensch-Maschine-Interaktion schon längst Realität. Dabei reicht die Spannweite von KI als unterstützender Partner mit der abschließenden, allein vom Menschen getroffenen Entscheidungsfindung bis hin zum autonomen Handeln von KI ohne menschliches Eingreifen. KI basiert auf verschiedenen Elementen, wie beispielsweise dem Machine Learning oder dem Deep Learning. Machine Learning basiert auf Algorithmen zur Datenauswertung und Ergebnisfindung. Mit künstlichen neuronalen Netzen beim Deep Learning ist KI in der Lage, komplexe Daten tiefgehend zu analysieren, mittels geeigneter Lernprozesse zu bewerten und gezielt anzuwenden. Die Einsatzmöglichkeiten von KI sind vielfältig und unterstützen bereits bei der differenzierten medizinischen Prävention, Diagnostik und Therapie zahlreicher Erkrankungen.
Medizinische Herausforderungen im 21. Jahrhundert
In einer alternden Gesellschaft erlangen chronische Erkrankungen – auch im betrieblichen Kontext – eine zunehmende Bedeutung. Für die Prävention chronischer Erkrankungen hat die Vermeidung von Risikofaktoren einen hohen Stellenwert. Dabei sind zahlreiche Risikofaktoren für die Entstehung vieler chronischer Krankheiten seit langem bekannt und teilweise durch eine Änderung des Lebensstils vermeidbar. Eine gesunde Lebensführung ist daher ein wichtiger Grundpfeiler. Das Präventionsgesetz aus dem Jahr 2015 weist auf die hohe Bedeutung der Prävention und Gesundheitsförderung in verschiedenen Bereichen, zum Beispiel am Arbeitsplatz, hin. In der Arbeitsmedizin ist Prävention ein essenzieller und bedeutender Bestandteil, der durch technologische Möglichkeiten neue Impulse erfahren kann. Allerdings sind Studien beispielsweise zur Evaluation von Apps notwendig (siehe z. B. Hofmann et al. 2022). Auch ist die Einführung neuer Technologien nicht unproblematisch, wie in diesem Heft im Beitrag von Beretta beschrieben. Dennoch sollen nachfolgend Einsatzmöglichkeiten in der Arbeitsmedizin diskutiert werden.
Gesunde Lebensführung durch Digital Health – eine Aufgabe für die Arbeitsmedizin
In der arbeitsmedizinischen Vorsorge werden Menschen erreicht, die zunächst für Lebensstilveränderungen noch keine Veranlassung sehen. Gerade junge Beschäftigte begeben sich selten in ärztliche Behandlung, meist nur aufgrund akuter Erkrankungen. Die Motivation junger Menschen, neue medizinische Technologien (z. B. Apps) zu nutzen, ist hoch und kann ein wichtiger Ansatzpunkt für Betriebsärztinnen und -ärzte sein, für eine dauerhaft gesunde Lebensführung zu motivieren. Geeignete Präventionsmaßnahmen können eine Ausprägung chronischer Erkrankungen oft frühzeitig vermeiden. Ganzheitliche arbeitsmedizinische Vorsorge hat die Aufgabe, Beschäftigte umfassend präventiv zu beraten. Technologien im Bereich Digital Health bieten neue Chancen für eine gesunde Lebensführung. Risikofaktoren, die zur Ausprägung chronischer Erkrankungen beitragen (z. B. Übergewicht, mangelnde körperliche Aktivität oder Nikotinabusus), können im Rahmen der arbeitsmedizinischen Vorsorge erkannt und mit neuen Ansätzen und digitalen Tools reduziert beziehungsweise vermieden werden. Es lohnt ein Blick auf das Angebot der Bundesregierung in Hinblick auf digitale Gesundheitsanwendungen (DiGA-Portal) sowie auf das Angebot verschiedener Krankenkassen. Digitale Tools können helfen, akute und chronische Erkrankungen vielfältig unterstützend zu begleiten.
Ein Beispiel wäre die obstruktive Schlafapnoe, die einer frühzeitigen, medizinischen Intervention zur Vermeidung langfristiger gesundheitlicher Auswirkungen bedarf. Flexible anwendbare digitale Tools könnten erste Schritte einer Schlafanalyse einleiten und individuelle Verbesserungen der Schlafarchitektur bei Erwerbstätigen in Schichtarbeit vorschlagen. Wichtige Informationen über das individuelle Schlafverhalten könnten somit in die arbeitsmedizinische Vorsorge einbezogen werden und bei Bedarf einer weitergehenden Diagnostik zugeführt werden. Eine optimierte Schichtplangestaltung unter Beachtung des jeweiligen Chronotyps könnte durch neue digitale Impulse ergänzt werden.
Psychische Unterstützung durch KI-Anwendung
Die psychische Belastung am Arbeitsplatz ist vielfältig. So kann eine zeitliche Verdichtung der Anforderungen am Arbeitsplatz zu einer Zunahme psychischer Belastungen und psychischer Erkrankungen führen. Die Anwendung von KI könnte hier eine wichtige Entlastung durch Verhältnisprävention am Arbeitsplatz sowohl in der konkreten Übernahme von Arbeitsaufgaben als auch in der Arbeitsorganisation leisten. Technologische Entwicklungen ermöglichen eine Arbeitsteilung zwischen Mensch und KI-Systemen, um die entsprechenden Potenziale (z.B. Verarbeitung großer Datenmengen durch KI) zu nutzen und menschliche Ressourcen zu stärken. Neben der Verhältnis- ist auch die Verhaltensprävention in Bezug auf die Vorbeugung psychischer Belastungen essenziell. Gesunde Lebensführung und ausreichende körperliche Aktivität sind wichtige Beispiele von Verhaltensprävention zur Stärkung der individuellen physischen und psychischen Gesundheit. Auch hierzu werden KI-Anwendungen entwickelt, die beispielsweise zu Bewegungspausen bei der Bildschirmarbeit animieren (siehe z. B. Kraft 2022).
Wenn psychische Belastungen auftreten, ist eine zielgerichtete und schnelle Hilfestellung wichtig. Neue KI-basierte Lösungsansätze können betroffenen Menschen niederschwellige Hilfestellungen bieten. So könnten bestimmte KI-Technologien (Chatbots) Dialoge führen und bei Bedarf eine Verbindung zu Bereitschaftstherapeutinnen oder -therapeuten kurzfristig veranlassen (Kvedar 2018, siehe „Weitere Infos“).
KI-Impulse für die Arbeitsmedizin
Mit der Nutzung von KI und innovativen Technologien könnten im medizinischen Berufsalltag menschliche Ressourcen gestärkt und zielgerichtet eingesetzt werden. Die Anamneseerhebung im Rahmen der arbeitsmedizinischen Vorsorge ist ein zentrales Element, das durch die Nutzung von KI neue Impulse erhalten könnte. Mithilfe von Software können bei der digitalen Anamnese verschiedene Daten, wie zum Beispiel Krankheitsgeschichte, Anliegen und administrative Daten, erhoben werden (Spohn 2021). Im anschließenden ärztlichen Gespräch kann eine differenzierte Betrachtung der durch KI ermittelten Daten und Auswertungen erfolgen.
Bei der Früherkennung von pathologischen Veränderungen in der Bildgebung kann KI die befundenden Ärztinnen und Ärzte wesentlich unterstützen. In einer Vergleichsstudie konnte KI bei der Frühdiagnostik von Lungenkrebs die menschliche radiologische Diagnostik teilweise sogar übertreffen (Ardila et al. 2019). Ein weiterer Einsatz von KI in der Bildverarbeitung ist die Untersuchung des Augenhintergrunds. Viele chronische Krankheiten, wie zum Beispiel Diabetes mellitus oder Glaukom, rufen frühzeitig Veränderungen am Auge und insbesondere am Augenhintergrund hervor. Bereits im Jahr 2014 wurde auf die Bedeutung des automatisierten Erkennens von Netzhauterkrankungen aufmerksam gemacht (Helmchen et al. 2014). Arbeitsmedizinische Vorsorge wäre der ideale Ansatzpunkt für einen KI-basierten Augenhintergrundscan. Bei Anzeichen für Veränderungen am Augenhintergrund von Beschäftigten, kann eine gezielte weitergehende medizinische Diagnostik (auch mittels Telemedizin) veranlasst werden.
Big Data in der Arbeitsmedizin
Neue wissenschaftliche Erkenntnisse aus Praxis und Forschung werden täglich veröffentlicht und sind weltweit sofort verfügbar. Gesundheitsdaten aus vielen medizinischen Bereichen werden mit dem Ziel gesammelt und ausgewertet, frühzeitig Risikofaktoren für Erkrankungen zu erkennen, zu minimieren und Therapieansätze in ihrer Wirkung zu bewerten. Die Vermeidung der Ausprägung chronischer Krankheitsverläufe hat für viele Länder einen hohen Stellenwert erreicht. Zudem basieren neue medizinische Präventions-, Diagnostik- und Therapieansätze auf Erhebung und Analyse vieler erhobener Daten. Auch in der Arbeitsmedizin sind vernetzte, medizinische Datenschnittstellen ein wesentliches Element. Durch digitale betriebsmedizinische Vernetzung könnten gezielte Veränderungen am Arbeitsplatz erreicht werden. Diese Maßnahmen könnten für die weitere gesundheitliche Entwicklung der Beschäftigten von weitreichender Relevanz sein. Deren Gesundheit am Arbeitsplatz nimmt eine Schlüsselrolle in der modernen Arbeitswelt ein, die durch die betriebsärztlich vernetzte Datennutzung neu definiert werden kann.
Zusammenfassung
Digital Health, KI und Big Data verändern in vielfältiger Weise die Medizin. Digital-Health-Anwendungen haben ihren Einzug in den Alltag gefunden und können einen wesentlichen Beitrag zur Gesunderhaltung leisten. Die arbeitsmedizinische Vorsorge spielt eine Schlüsselrolle in der Prävention. Die Möglichkeiten medizinischer Primär- und Sekundärprävention sind durch die Anwendung von KI und Digital Health wesentlich erweitert worden. Wichtige Risikofaktoren vieler Krankheiten könnten mittels geeigneter Apps vermieden, reduziert und Therapien medizinisch begleitet werden. Auch in der Tertiärprävention könnten neue Technologien im Umgang mit chronischen Erkrankungen die Sicherheit am Arbeitsplatz erhöhen. Zentrales Element der Arbeitsmedizin ist die Vorsorge, die durch neue technologische Innovationen erweiterte Möglichkeiten und neue Facetten erhält. Vernetzte medizinische Datenschnittstellen, digitale Werkzeuge der Prävention und moderne Analysetools tragen zu neuen Dimensionen in der Arbeitsmedizin bei. Allerdings bedarf es aussagekräftiger Studien zur Validierung von KI-Anwendungen im Sinne evidenzbasierter Medizin.
Interessenkonflikt: Der Autor gibt an, dass kein Interessenkonflikt vorliegt.
Literatur
Ardila D, Kiraly AP, Bharadwaj S et al.: End-to-end lung cancer screening with three-dimensional deep learning on low-dose chest computed tomography. Nat Med 2019; 25: 954–996.
Europäisches Parlament: Was ist künstliche Intelligenz und wie wird sie genutzt? (14.09. 2020). https://www.europarl.europa.eu/news/de/headlines/society/20200827STO858… (zuletzt abgerufen am 21. Juli 2022).
Helmchen LA, Lehmann HP, Abràmoff MD, Automated detection of retinal disease. AM J Manag Care 2014; 11: eSP48-52.
Kraft D: Gesundheitstipps vom eigenen Computer – Software berät zur gesünderen Arbeit. Serie Künstliche Intelligenz, Folge 2. ASU Arbeitsmed Sozialmed Umweltmed 2022; 57: 503–504.
Hofmann B, Zimmermann J, Schreiner T, Webendörfer S, Claus M: Evaluation eines online-basierten Motivations- und Dokumentationsprogramms zur Gewichtsreduktion. Ergebnisse einer randomisierten kontrollierten Studie. ASU Arbeitsmed Sozialmed Umweltmed 2022; 57: 583–590.
McCarthy J, Minsky ML, Rochester N, Shannon CE: A proposal for the dartmouth summer research project on artificial intelligence. Hanover, New Hampshire: Dartmouth College, 1955.
Spohn L: Digitale Anamnese – Was lässt sich in acht Minuten Konsultation erreichen? (Oktober/2021). Der niedergelassene Arzt: https://www.der-niedergelassene-arzt.de/praxis/news-details/praxisallta… (zuletzt abgerufen am 23.03.2022).
Stoller D: Der erste Computer der Welt: Z3 von Konrad Zuse fand damals kaum Beachtung (12.05.2021). https://www.ingenieur.de/technik/produkte/konrad-zuses-z3-computer-welt… (zuletzt abgerufen am 23.03.2022).
doi:10.17147/asu-1-225903
Kernaussagen
Kontakt
Foto: privat
Das PDF dient ausschließlich dem persönlichen Gebrauch! - Weitergehende Rechte bitte anfragen unter: nutzungsrechte@asu-arbeitsmedizin.com.
Hier finden Sie weitere Beiträge der Serie "Künstliche Intelligenz".
