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Wer ist verantwortlich, wenn Healthcare-KI fehlschlägt?

Gesundheitswesen

Wer ist verantwortlich, wenn Healthcare-KI fehlschlägt?

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Wer ist verantwortlich, wenn KI-Fehler im Gesundheitswesen zu Unfällen, Verletzungen oder Schlimmerem führen? Je nach Situation könnte es der KI-Entwickler, ein Gesundheitsfachmann oder sogar der Patient sein. Die Haftung ist ein zunehmend komplexes und ernstes Anliegen, da KI im Gesundheitswesen immer häufiger wird. Wer ist verantwortlich, wenn KI schiefgeht, und wie können Unfälle verhindert werden?

Das Risiko von KI-Fehlern im Gesundheitswesen

Es gibt viele erstaunliche Vorteile von KI im Gesundheitswesen, von erhöhter Präzision und Genauigkeit bis hin zu schnelleren Genesungszeiten. KI hilft Ärzten bei der Diagnose, Durchführung von Operationen und der bestmöglichen Versorgung ihrer Patienten. Leider sind KI-Fehler immer eine Möglichkeit.

Es gibt eine breite Palette von Szenarien, in denen KI im Gesundheitswesen schiefgehen kann. Ärzte und Patienten können KI als reines Software-basiertes Entscheidungsinstrument verwenden oder KI kann das Gehirn von physischen Geräten wie Robotern sein. Beide Kategorien haben ihre Risiken.

Was passiert beispielsweise, wenn ein KI-gesteuerter Operationsroboter während eines Eingriffs fehlfunktioniert? Dies könnte zu einer schweren Verletzung oder sogar zum Tod des Patienten führen. Ebenso, was passiert, wenn ein Arzneimittel-Diagnose-Algorithmus das falsche Medikament für einen Patienten empfiehlt und er einen negativen Nebeneffekt erleidet? Selbst wenn das Medikament den Patienten nicht verletzt, kann eine Fehldiagnose die richtige Behandlung verzögern.

Die Ursache von KI-Fehlern wie diesen liegt in der Natur der KI-Modelle selbst. Die meisten KI-Systeme verwenden heute “Black-Box”-Logik, was bedeutet, dass niemand sehen kann, wie der Algorithmus Entscheidungen trifft. Black-Box-KI fehlt es an Transparenz, was zu Risiken wie Logik-Verzerrung, Diskriminierung und ungenauen Ergebnissen führt. Leider ist es schwierig, diese Risikofaktoren zu erkennen, bis sie bereits Probleme verursacht haben.

KI schiefgegangen: Wer ist schuld?

Was passiert, wenn ein Unfall bei einem KI-gesteuerten medizinischen Eingriff auftritt? Die Möglichkeit, dass KI schiefgeht, ist immer in einem bestimmten Maß gegeben. Wenn jemand verletzt wird oder Schlimmeres passiert, ist die KI schuld? Nicht unbedingt.

Wenn der KI-Entwickler schuld ist

Es ist wichtig zu beachten, dass KI nichts anderes als ein Computerprogramm ist. Es ist ein hochentwickeltes Computerprogramm, aber es ist immer noch Code, genau wie jedes andere Software-Produkt. Da KI nicht bewusst oder unabhängig wie ein Mensch ist, kann sie nicht für Unfälle verantwortlich gemacht werden. Eine KI kann nicht vor Gericht gebracht oder ins Gefängnis gesteckt werden.

KI-Fehler im Gesundheitswesen wären wahrscheinlich die Verantwortung des KI-Entwicklers oder des medizinischen Fachmanns, der den Eingriff überwacht. Welche Partei für einen Unfall verantwortlich ist, kann von Fall zu Fall variieren.

Beispielsweise wäre der Entwickler wahrscheinlich schuld, wenn Datenverzerrung dazu führte, dass eine KI unfaire, ungenaue oder diskriminierende Entscheidungen oder Behandlungen traf. Der Entwickler ist verantwortlich dafür, dass die KI wie versprochen funktioniert und allen Patienten die beste mögliche Behandlung bietet. Wenn die KI aufgrund von Nachlässigkeit, Überwachung oder Fehlern des Entwicklers fehlfunktioniert, wäre der Arzt nicht verantwortlich.

Wenn der Arzt oder der Mediziner schuld ist

Es ist jedoch auch möglich, dass der Arzt oder sogar der Patient schuld ist. Beispielsweise könnte der Entwickler alles richtig machen, dem Arzt umfassende Anweisungen geben und alle möglichen Risiken erläutern. Wenn es dann zum Eingriff kommt, könnte der Arzt abgelenkt, müde, vergesslich oder einfach nachlässig sein.

Umfragen zeigen, dass über 40% der Ärzte Burnout am Arbeitsplatz erleben, was zu Unaufmerksamkeit, langsamen Reflexen und schlechtem Gedächtnis führen kann. Wenn der Arzt seine eigenen physischen und psychischen Bedürfnisse nicht anspricht und sein Zustand zu einem Unfall führt, ist das der Arzt schuld.

Je nach Umständen könnte der Arbeitgeber des Arztes letztendlich für KI-Fehler im Gesundheitswesen verantwortlich gemacht werden. Beispielsweise, was passiert, wenn ein Manager in einem Krankenhaus einem Arzt droht, ihm eine Beförderung zu verweigern, wenn er nicht bereit ist, Überstunden zu machen? Dies zwingt den Arzt, sich selbst zu überarbeiten, was zu Burnout führt. Der Arbeitgeber des Arztes wäre in einer solchen Situation wahrscheinlich verantwortlich.

Wenn der Patient schuld ist

Was passiert, wenn sowohl der KI-Entwickler als auch der Arzt alles richtig machen? Wenn ein Unfall auftritt, kann dies die Schuld des Patienten sein. KI schiefgegangen ist nicht immer auf einen technischen Fehler zurückzuführen. Es kann auch das Ergebnis von schlechter oder unsachgemäßer Verwendung sein.

Beispielsweise könnte ein Arzt einem Patienten ein KI-Tool gründlich erklären, aber der Patient ignoriert Sicherheitshinweise oder gibt falsche Daten ein. Wenn diese nachlässige oder unsachgemäße Verwendung zu einem Unfall führt, ist der Patient schuld. In diesem Fall war der Patient verantwortlich für die ordnungsgemäße Verwendung der KI oder die Bereitstellung genauer Daten und hat dies nicht getan.

Selbst wenn Patienten ihre medizinischen Bedürfnisse kennen, können sie den Anweisungen des Arztes aus verschiedenen Gründen nicht folgen. Beispielsweise 24% der Amerikaner, die verschreibungspflichtige Medikamente einnehmen, berichten, dass sie Schwierigkeiten haben, ihre Medikamente zu bezahlen. Ein Patient könnte Medikamente auslassen oder einer KI gegenüber lügen, weil er sich schämt, seine verschreibungspflichtigen Medikamente nicht bezahlen zu können.

Wenn die unsachgemäße Verwendung des Patienten auf mangelnde Anleitung durch den Arzt oder den KI-Entwickler zurückzuführen ist, könnte die Schuld woanders liegen. Letztendlich hängt es davon ab, wo der Unfall oder der Fehler ursprünglich auftrat.

Regulierungen und mögliche Lösungen

Gibt es eine Möglichkeit, KI-Fehler im Gesundheitswesen zu verhindern? Während kein medizinischer Eingriff völlig risikofrei ist, gibt es Möglichkeiten, die Wahrscheinlichkeit von unerwünschten Ergebnissen zu minimieren.

Regulierungen für die Verwendung von KI im Gesundheitswesen können Patienten vor hochriskanten KI-gesteuerten Tools und Verfahren schützen. Die FDA hat bereits Regulierungsrahmen für KI-Medizinprodukte, die Test- und Sicherheitsanforderungen und den Überprüfungsprozess umfassen. Führende medizinische Aufsichtsbehörden könnten in den kommenden Jahren auch Regulierungen für die Verwendung von Patientendaten mit KI-Algorithmen einführen.

Zusätzlich zu strengen, vernünftigen und umfassenden Regulierungen sollten Entwickler Schritte unternehmen, um Szenarien zu verhindern, in denen KI schiefgeht. Erklärbares KI – auch bekannt als White-Box-KI – könnte Transparenz- und Datenverzerrungsprobleme lösen. Erklärbares KI-Modell ermöglicht es Entwicklern und Benutzern, die Logik des Modells zu verstehen.

Wenn KI-Entwickler, Ärzte und Patienten sehen können, wie eine KI zu ihren Schlussfolgerungen kommt, ist es viel einfacher, Datenverzerrung zu erkennen. Ärzte können auch tatsächliche Ungenauigkeiten oder fehlende Informationen schneller erkennen. Durch die Verwendung von erklärbarer KI anstelle von Black-Box-KI können Entwickler und Gesundheitsdienstleister die Vertrauenswürdigkeit und Wirksamkeit von medizinischer KI erhöhen.

Sichere und effektive Healthcare-KI

Künstliche Intelligenz kann im medizinischen Bereich erstaunliche Dinge leisten, möglicherweise sogar Leben retten. Es wird immer ein gewisses Maß an Unsicherheit mit KI verbunden sein, aber Entwickler und Gesundheitsorganisationen können Maßnahmen ergreifen, um diese Risiken zu minimieren. Wenn KI-Fehler im Gesundheitswesen auftreten, werden Rechtsberater wahrscheinlich die Haftung auf der Grundlage des ursprünglichen Fehlers des Unfalls bestimmen.

Zac Amos ist ein Tech-Autor, der sich auf künstliche Intelligenz konzentriert. Er ist auch der Features-Editor bei ReHack, wo Sie mehr von seiner Arbeit lesen können.