Am 30. September 2025 veranstaltete Mtel Digitalna Fabrika in Podgorica ein Meetup zu künstlicher Intelligenz in der Medizin. Technologieinteressierte, Entwickler und medizinische Fachkräfte diskutierten darüber, wie KI das Gesundheitswesen unterstützen kann. Die Veranstaltung beleuchtete den Übergang von der Forschung in die klinische Praxis sowie mögliche Verbesserungen bei Diagnostik, Arbeitsabläufen und Patientenversorgung.
Welche Technologien erweitern die Möglichkeiten medizinischer Fachkräfte?
Der Vortrag führte durch die zentralen Bereiche moderner medizinischer KI, beginnend mit Technologien, die die Wahrnehmungs- und Analysemöglichkeiten medizinischer Fachkräfte erweitern.
Welche Rolle spielt Computer Vision in der Medizin?
Zunächst ging es um Computer Vision: den KI-Bereich zur Interpretation und Analyse medizinischer Bilder. Der Geschäftsführer von ITAS erläuterte, wie diese Technologie medizinische Fachkräfte insbesondere in bildintensiven Disziplinen wie Radiologie und Pathologie unterstützen kann.
Zentrale Aufgaben von Computer Vision:
- Klassifikation – erkennt, ob eine Auffälligkeit auf einer Aufnahme vorliegt.
- Detektion – bestimmt deren genaue Position.
- Segmentierung – grenzt einen Tumor oder eine Läsion räumlich ab.
Beispiele aus der medizinischen Bildanalyse veranschaulichten die vorgestellten Forschungsbereiche. Die Leistung hängt von Aufgabe, Daten und Evaluationsbedingungen ab; der Vortrag belegte keine klinischen Ergebnisse für PathAI.
Wie unterstützen große Sprachmodelle (LLMs) die Medizin?
Anschließend standen große Sprachmodelle (LLMs) im Mittelpunkt. Als Assistenzsysteme für die Informationsverarbeitung können sie dazu beitragen, Verwaltungsaufwand und Informationsüberlastung in der Medizin zu verringern.
LLMs in der Praxis:
- Automatisierung klinischer Dokumentation – Übertragung von Arzt-Patienten-Gesprächen in strukturierte Notizen in Echtzeit.
- Entscheidungsunterstützung – schnelle Zusammenfassung aktueller medizinischer Forschung zur Unterstützung evidenzbasierter Entscheidungen.
Wie wird die Zuverlässigkeit medizinischer KI sichergestellt?
Der Vortrag behandelte auch Zuverlässigkeit und Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dabei werden relevante Inhalte aus einer ausgewählten Wissensbasis abgerufen und zur Antwortgenerierung herangezogen. Das erleichtert die Prüfung von Quellen, garantiert aber weder Richtigkeit noch Aktualität. Quellenqualität, Evaluation und fachliche Prüfung bleiben im medizinischen Umfeld entscheidend.
Wie arbeitet KI mit Fachleuten zusammen?
Eine lebhafte Fragerunde zeigte das große lokale Interesse an diesen technologischen Entwicklungen. Die Kernbotschaft war die Zusammenarbeit zwischen KI und Fachleuten. Ein Teilnehmer formulierte es so: „KI soll Ärzte nicht ersetzen, sondern ihnen mehr Zeit für das geben, was sie am besten können: Patienten versorgen.“ Das Meetup verdeutlichte das Potenzial dieser Zusammenarbeit für ein präziseres, effizienteres und zugänglicheres Gesundheitswesen.
