Als die Menschen in den 1980er Jahren an die Zukunft dachten, standen technologische Fortschritte oft im Mittelpunkt utopischer Szenarien - eine Welt, in der Menschen Hand in Hand mit ihren robotischen Assistenten arbeiten. Wenn wir uns heute eine Welt vorstellen, in der Menschen und KI nahtlos zusammenarbeiten, müssen wir nicht mehr in die Zukunft vorspulen. Wir leben bereits in einer Realität, in der die Synergie zwischen menschlichem Einfallsreichtum und technologischen Fähigkeiten nicht nur möglich ist, sondern unsere Welt aktiv mitgestaltet.

Aber jedes System hat seine blinden Flecken, und zu wissen, wo diese liegen, macht den Unterschied aus: Wenn es um Genauigkeit geht, bringen Mensch und KI jeweils einzigartige Stärken und Herausforderungen mit sich. Wenn wir diese Unterschiede verstehen, können wir Systeme entwickeln, die das Beste aus beiden Welten nutzen, um außergewöhnliche Ergebnisse zu erzielen. Um dieses Thema zu beleuchten, haben wir es in fünf Schlüsselkategorien unterteilt, die eine klare Perspektive auf die Vorteile und Grenzen beider Welten bieten. Lassen Sie uns eintauchen!

1. Der doppelte Standard bei der Genauigkeit

Gibt es eine allgemeine Erwartung an die Genauigkeit von KI? Nicht wirklich, aber unsere Fehlertoleranz ist in der Regel an das Risiko gebunden. Wenn ein KI-System das Krankenhauspersonal an administrative Routineaufgaben erinnert, sind gelegentliche Fehler vielleicht akzeptabel. Aber wenn eine KI Hautkrebs diagnostiziert, schrumpft die Fehlertoleranz drastisch.

Es gibt eine inhärente Voreingenommenheit, wie wir Fehler wahrnehmen: Wir akzeptieren menschliche Fehler als unvermeidlich, aber wir verlangen von der KI nahezu perfekte Ergebnisse. Dies gilt insbesondere in Branchen mit hohem Risiko wie der Medizintechnik, wo sich die Genauigkeit direkt auf die Ergebnisse für die Patienten auswirkt. Keine Erfindung in der Geschichte der Menschheit war jedoch jemals wirklich "perfekt" oder "unfehlbar" - weil wir selbst es nicht sind. Anstatt einem unrealistischen Standard nachzujagen, sollten wir uns fragen: Was sollte unser Maßstab für die Genauigkeit von KI sein?

Ein Ansatz besteht darin, zunächst die menschliche Leistung als Grundlage zu bewerten. Bei der Kategorisierung von BfArM-Feldsicherheitsmeldungen auf der Grundlage des beschriebenen Sachverhalts (z. B. IMDRF-Code Anhang A) stimmen die Prüfer beispielsweise in etwa 90 % der Fälle überein. Wenn geschulte Experten nur in dieser Größenordnung zu einem Konsens kommen, welchen Grad an Genauigkeit können wir dann realistischerweise von einer KI erwarten? Wenn wir die Grenzen menschlicher Entscheidungsfindung verstehen, können wir faire und praktische Erwartungen an die KI stellen - und unsere Anforderungen an dem orientieren, was realistisch erreichbar ist, statt an einer Illusion von Perfektion.

2. Einzigartige Stärken

Wenn es um KI und Menschen geht, bringen beide Seiten einzigartige Stärken mit ein. Menschen zeichnen sich bei Aufgaben aus, die Einfühlungsvermögen, kontextbezogenes Verständnis und Anpassungsfähigkeit erfordern. Sie bringen Urteilsvermögen, Kreativität und Verantwortungsbewusstsein in die Entscheidungsfindung ein, was sie für komplexe, nuancierte Herausforderungen unverzichtbar macht. KI hingegen bietet unübertroffene Konsistenz, Skalierbarkeit und Geschwindigkeit. Sie kann riesige Datensätze verarbeiten, ohne zu ermüden, und bietet eine Effizienz, die menschliche Fähigkeiten übersteigt.

Der Schlüssel zu einer effektiven KI-Integration liegt darin, sie dort einzusetzen, wo sie wirklich einen Mehrwert bietet: beim Extrahieren relevanter Daten aus langen Texten, beim konsistenten Kategorisieren von Informationen und beim effizienten Zusammenfassen von Inhalten. Aber wie sieht das im wirklichen Leben aus? Stellen Sie sich einen 30-seitigen Bericht über einen Zwischenfall mit einem medizinischen Gerät vor, in dem wichtige Informationen - z. B. ein Todesfall und dessen Ursache - im Text versteckt sind. KI kann das Dokument zwar viel schneller verarbeiten als ein Mensch, aber kann sie den Kontext richtig interpretieren und den Todesfall als solchen erkennen? Hier wird deutlich, wie wichtig es ist, zu wissen, wann man sich auf KI verlassen und wann man menschliches Fachwissen hinzuziehen sollte. Eine einfache Checkliste kann dabei helfen: Wie hoch ist das Risiko? Wie repetitiv ist die Aufgabe? Wie hoch ist die menschliche Fehlerquote? Die Beantwortung dieser Fragen ermöglicht es uns, das richtige Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlicher Aufsicht zu finden.

3. Beschränkungen und Schwachstellen

Die menschliche Genauigkeit wird oft durch Ermüdung, Ablenkung und Ungereimtheiten beeinträchtigt, insbesondere in Situationen mit hohem Druck. KI hingegen verlässt sich vollständig auf die Qualität ihrer Trainingsdaten und hat Schwierigkeiten mit Aufgaben, die kontextbezogene Überlegungen oder Präzedenzfälle erfordern. Darüber hinaus können ihre Entscheidungsprozesse schwer zu interpretieren sein, was die Transparenz und Rechenschaftspflicht erschwert.

Denken Sie an reale Szenarien, in denen KI allein an ihre Grenzen stößt: Ein KI-System, das mit der Auswahl relevanter wissenschaftlicher Veröffentlichungen für eine Bewertung eines medizinischen Geräts beauftragt ist, kann fehlerhafte Empfehlungen aussprechen, wenn es auf unzureichenden Daten trainiert wurde - es übersieht wichtige Veröffentlichungen oder schlägt irrelevante vor. Benutzer, die diesen Ergebnissen blind vertrauen, laufen Gefahr, wichtige Details zu übersehen. Ebenso kann die KI Probleme mit nuancierten Beurteilungen haben, z. B. bei der Beurteilung, ob ein seltenes unerwünschtes Ereignis plausibel mit einem Medizinprodukt in Verbindung gebracht werden kann. Selbst bei prozessgesteuerten Aufgaben, wie der Sicherstellung, dass eine Folgemaßnahme innerhalb einer Organisation rechtzeitig abgeschlossen wird, ist KI allein möglicherweise nicht zuverlässig. Diese Beispiele verdeutlichen, warum trotz der Effizienz von KI die menschliche Aufsicht bei kritischen Entscheidungen unerlässlich bleibt.

4. Verantwortlichkeit ist wichtig

Menschen sind von Natur aus für ihre Entscheidungen verantwortlich, unterstützt durch Ausbildung, Erfahrung und überprüfbare Prozesse. In ähnlicher Weise muss KI einer strengen Validierung, kontinuierlichen Überwachung und strengen Aufsicht unterliegen, um die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten. Eine grundlegende Frage bleibt jedoch in vielen Fällen ungelöst: Wer ist verantwortlich, wenn ein KI-System einen Fehler macht?

Bestimmte Rechtsordnungen, wie die Europäische Union, beziehen in dieser Frage eindeutig Stellung. Verordnungen wie das EU-KI-Gesetz legen fest, dass KI-Anbieter qualitativ hochwertige, zuverlässige Systeme gewährleisten müssen - oder sie müssen mit erhöhten Haftungsrisiken rechnen. Da sich die KI-Vorschriften weiterentwickeln, werden wahrscheinlich weitere Länder ähnliche Rahmenregelungen einführen. Gleichzeitig müssen auch die Nutzer von KI-gesteuerten Systemen Verantwortung übernehmen, indem sie KI bestimmungsgemäß nutzen und sie nicht über den vorgesehenen Rahmen hinaus falsch anwenden. Die Zukunft der KI-Rechenschaftspflicht wird wahrscheinlich eine geteilte Verantwortung zwischen Entwicklern, Regulierungsbehörden und Endnutzern sein, um sowohl Innovation als auch ethischen Einsatz zu gewährleisten.

5. Bewährte Praktiken für Genauigkeit

Die Kombination der Stärken von Menschen und KI kann die Schwächen beider abmildern. Bei Menschen sind regelmäßiges Training, kollaborative Überprüfungen und Ermüdungsmanagement unerlässlich, um die Genauigkeit zu erhalten. Bei der KI sorgen erklärbare Algorithmen, häufige Nachschulungen mit aktualisierten Daten und menschliche Aufsicht dafür, dass die Systeme zuverlässig und anpassungsfähig bleiben.

Wie geht es jetzt weiter?

Kurz gesagt: Der Mensch bringt Urteilsvermögen, Einfühlungsvermögen und Anpassungsfähigkeit mit, die KI zeichnet sich durch Konsistenz, Effizienz und Skalierbarkeit aus. Zusammen bilden sie ein starkes Team. Aber! Um das richtige Gleichgewicht zu finden, ist ein durchdachter Ansatz erforderlich:

• Setzen Sie realistische Erwartungen: KI kann keine Perfektion erreichen, und Menschen auch nicht.

• Passen Sie die Genauigkeit dem Risiko an: Je mehr auf dem Spiel steht, desto größer ist der Bedarf an Präzision.

• Verwenden Sie geeignete Tests: Ob durch Turing-Tests, Wahrheitsvergleiche oder Verwirrungsmatrizen, die Bewertung der Genauigkeit muss auf die Aufgabe abgestimmt sein.
  
  
  

Blick nach vorn!

Trotz der Ungewissheiten, mit denen wir heute konfrontiert sind, ist die Zukunft der KI-Genauigkeit vielversprechend. Im Laufe des nächsten Jahrzehnts werden wir wahrscheinlich klarere Richtlinien für Teststandards, Haftungsrahmen und die schwer zu beantwortende Frage sehen, was eine "akzeptable Genauigkeit" ist. Bis dahin liegt der Schlüssel in durchdachten, abgerundeten Risiko-Nutzen-Analysen, um zu bestimmen, wie viel Genauigkeit für jede einzelne Anwendung ausreichend ist.

In der Medizintechnik und darüber hinaus entsteht die Magie, wenn menschliches Fachwissen auf die Fähigkeiten der KI trifft. Diese leistungsstarke Mischung verbessert nicht nur die Ergebnisse, sondern schafft auch das Vertrauen, das die Technologie braucht, um wirklich zu gedeihen.

Wenn Sie erfahren möchten, wie die KI-gestützten Lösungen von Flinn Ihr Team dabei unterstützen können, effiziente und optimierte Post-Market Surveillance-Prozesse zu erreichen, lassen Sie uns darüber sprechen!