KI in der Augenheilkunde: Einsatz scheitert am Alltag in den Praxen

Warum wird Künstliche Intelligenz (KI) noch nicht im Praxisalltag der Augenheilkunde genutzt? Das hat eine Studie der Technischen Hochschule Augsburg (THA) näher untersucht.

KI kann Augenärzte bei der Diagnose und Behandlungsentscheidung unterstützen. Doch in vielen Praxen und Kliniken bleibt die Technologie ungenutzt – obwohl sie medizinisch zugelassen ist und in Studien beeindruckende Ergebnisse liefert. Welche Gründe diesem Umstand zugrunde liegen, haben Wissenschaftlerinnen der THA und Ludwig-Maximilians-Universität München in einer Studie untersucht. Die Ergebnisse der Studie wurden in der Fachzeitschrift „BMC Health Services Research“ veröffentlicht.

„Ob Künstliche Intelligenz in der Augenheilkunde genutzt wird, entscheidet sich nicht im Labor, sondern im Untersuchungszimmer“, erklärt Studienleiterin und Erstautorin der Studie Insa Schaffernak, Doktorandin der THA. Gemeinsam mit den Wissenschaftlerinnen Julia Cecil, Dr. Anne-Kathrin Kleine und Prof. Eva Lermer hat sie an der Studie gearbeitet. Die Forschungsarbeit entstand im Projekt „PSY-A-EYE“, das vom Bayerischen Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst gefördert wird.

Entscheidend für KI: Passt sie in den Arbeitsalltag und findet sie Akzeptanz?

Die Forscherinnen haben für ihre Untersuchung Interviews mit 22 Fachpersonen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz geführt – von Klinikdirektoren bis zum augenärztlichen Assistenzpersonal. Analysiert wurden die Aussagen basierend auf einem etablierten wissenschaftlichen Modell. Dieses betrachtet nach Angaben der Wissenschaftlerinnen technische, menschliche und organisatorische Faktoren bei der Einführung innovativer Technologien im Gesundheitswesen gemeinsam.

Die Ergebnisse zeigen, dass der Erfolg von KI nicht allein auf Präzision und Algorithmen beruht, sondern auf Fragen wie: Ist genug Personal vorhanden, das geschult werden kann? Werden alle Anforderungen an die Datensicherheit erfüllt? Wer löst technische Probleme, wenn diese auftreten? Und lohnt sich die Anschaffung im Vergleich zum Nutzen für Patientinnen und Patienten?

„Entscheidend ist nicht ausschließlich, wie gut die Technik funktioniert – sondern, ob sie in den Arbeitsalltag passt und von den Menschen akzeptiert wird“, erklärt Schaffernak. Die meisten Augenärzte sehen zwar großes Potenzial in KI-Systemen wie etwa bei der Auswertung von Netzhautbildern und der Erkennung früher krankhafter Veränderungen. Gerade wenn man sich den steigenden Bedarf an augenärztlicher Versorgung vor Augen hält. Dennoch würden viele dieser Systeme gar nicht erst eingeführt oder nach kurzer Zeit wieder abgeschaltet.

KI muss verlässlich und kontrollierbar sein

Die Gründe dafür liegen den Forscherinnen zufolge im Zusammenspiel von Mensch, Arbeitsbedingungen und gesellschaftlichen Rahmenbedingungen. Viele Mediziner wünschten sich Systeme, die Zeit sparen, verlässlich arbeiten und sich ohne großen Aufwand in bestehende Abläufe integrieren lassen. Sobald zusätzliche Klicks nötig sind, Unsicherheiten im Datenschutz bestehen oder die Technik den Ablauf verlangsamt, verliere sie aber an Akzeptanz.

Hinzu kommt nach Meinung der Wissenschaftlerinnen auch eine psychologische Komponente. Die Ärzte wollen sich auf eine KI verlassen können, ohne die Kontrolle über Entscheidungen oder ihre berufliche Rolle zu verlieren. Vertrauen entstehe nicht durch Werbung oder Versprechen der Hersteller, sondern erst im praktischen Einsatz. Das sei ähnlich wie bei einer neuen Kollegin, deren Arbeit man erst prüft, bevor man sich auf sie verlässt.

KI soll entlasten, unterstützen und verbessern – muss aber in den Arbeitsalltag passen

Die Forscherinnen betonen, dass KI dann Vertrauen schafft, wenn sie entlastet statt ersetzt, Entscheidungen unterstützt statt vorschreibt und den Patientenkontakt verbessert, anstatt ihn zu verdrängen. In einer Zeit, in der immer mehr Menschen augenärztliche Versorgung benötigen, Fachkräfte knapp sind und der demografische Wandel Druck auf das Gesundheitssystem ausübt, könne gut eingesetzte KI ein Teil der Lösung sein – aber nur, wenn sie mit den Menschen gedacht wird, die täglich mit ihr arbeiten sollen.