Podiumsteilnehmer fassen den Stand der KI bei der Regulierung von Gesundheitsdaten, Standards und Herausforderungen zusammen | Hogan Lovells

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Podiumsteilnehmer fassen den Stand der KI bei der Regulierung von Gesundheitsdaten, Standards und Herausforderungen zusammen |  Hogan Lovells

Initiierung der Gipfeldiskussion zum Stand der Regulierungsangelegenheiten für KI im Gesundheitswesen, Melissa Bianchi, Partner der Gesundheitspraxis Hogan Lovells und Leiter der digitalen Gesundheitsinitiative des Unternehmens, spekulierte über das Potenzial der künstlichen Intelligenz, die Gesundheitsbranche zu revolutionieren, einschließlich ihrer Fähigkeit, Verschwendung zu reduzieren, Zahlungen zu rationalisieren und Patienten besser zu diagnostizieren. Sie stellte jedoch fest, dass noch Fragen darüber bestehen, wie die Branche dieses Potenzial am besten nutzen kann und welche Hindernisse verhindern, dass ihr Potenzial voll ausgeschöpft wird.

Was ist „künstliche Intelligenz“?

Die Podiumsteilnehmer diskutierten zunächst mit Kathleen Blake, MD, MPH, Senior Advisor der American Medical Association (AMA), wie KI definiert werden sollte, und hoben zunächst hervor, wie Sponsoren von KI-Produkten verpflichtet sind, nachzuweisen, dass die Bevölkerung, in der die Beweise entwickelt wurden stellt die Gemeinschaften auf der ganzen Welt dar, in denen die Technologie eingesetzt wird, und dass bevölkerungsspezifische Nachweise erforderlich sind, um den Einsatz von KI sicher auf neue Gemeinschaften auszudehnen. Dr. Blake betonte, dass KI zeigen muss, dass sie die Chancengleichheit für alle verbessert und zu aussagekräftigen Ergebnissen für die Patienten führt.

Im Anschluss an die Ausführungen von Dr. Blake erwähnte Kerri Haresign, Direktorin für Technologie und Standards bei der Consumer Technology Association (CTA), die beiden von ihrer Organisation veröffentlichten KI-Standards, die Definitionen von KI und die Bedeutung von KI-Zuverlässigkeit untersuchen. Frau Haresign warnte, dass „wir stecken bleiben, wenn wir versuchen, KI breit zu definieren“, und zwischen „unterstützter Intelligenz“ und „autonomer Intelligenz“ unterscheiden, wobei die letztere Kategorie keine Intervention erfordert. Zur Definition von KI sagte Dr. Blake, die AMA betrachte KI als „erweiterte“ Intelligenz und empfahl, den Fokus darauf zu legen, weitere Vorteile aus neuen Technologien zu ziehen.

Frau Bianchi hob die Relevanz der Festlegung von Standards in der KI hervor und beschrieb, dass ein Teil des Zwecks der Standards darin besteht, „etwas aufzubauen, das reguliert werden kann und effizientere und schnellere Genehmigungen vorantreibt“. Dr. Blake forderte Interessengruppen aus der Branche auf, Patienten frühzeitig in das Studiendesign einzubeziehen.

Überwindung von Datenherausforderungen in der KI-Entwicklung

Frau Bianchi verlagerte die Diskussion auf die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Beschaffung der großen, hochwertigen Datensätze, die für den Aufbau von KI erforderlich sind, und wies darauf hin, dass HIPAA so lange vor den meisten heutigen Innovationen geschrieben wurde, dass es jetzt Schwierigkeiten beim Zugriff auf Datensätze schafft. Dr. Blake wiederholte diese Besorgnis und beschrieb die „fast phantasievollen“ konkurrierenden Ziele von HIPAA, das darauf abzielt, einen breiteren Patientenzugang zu ihren Daten zu fördern und gleichzeitig den Datenschutz zu gewährleisten. Dr. Blake forderte eine stärkere automatische Dateneingabe, von Patienten eingegebene Daten und einen besseren Zugang für Patienten, um ihre Daten zu überprüfen und Fehler zu korrigieren.

Auf der CTA, sagte Frau Haresign, hat die Industrie die Bedeutung des ordnungsgemäßen Umgangs mit Gesundheitsdaten erkannt und Branchenpraktiken veröffentlicht, um dem entgegenzuwirken. Frau Bianchi betonte, dass es Herausforderungen im Zusammenhang mit der Fähigkeit von Gesundheitsdienstleistern gibt, den in KI-Algorithmen verwendeten Daten zu vertrauen, und befragte das Gremium zu Problemen, die ihrer Meinung nach im Zusammenhang mit Verantwortlichkeit und Vorurteilen auftreten. Dr. Blake antwortete, dass „Vertrauen mit Erklärbarkeit vergleichbar ist“, und erklärte, wie eine klare Kennzeichnung helfen kann, dieses Dilemma zu lösen. Frau Haresign stellte fest, dass das für ein KI-Produkt erforderliche Vertrauensniveau dem mit diesem Medikament oder Gerät verbundenen Risiko entspricht.