Anwendungsfelder der künstlichen Intelligenz in der Gefäßchirurgie – Ein Update

Zusammenfassung Künstliche Intelligenz (KI) hat in den verschiedensten Bereichen der Medizin in den vergangenen Jahren deutlich an Bedeutung gewonnen. Dieses Update fasst die aktuellen Entwicklungen und Anwendungen zusammen: Zentrale Technologien, wie Computer Vision, Natural Language Processing, Machine Learning und Deep Learning ermöglichen die Analyse großer Datenmengen und unterstützen die Diagnostik, Therapieplanung und Prognose. Insbesondere bei Aortenaneurysmen, peripherer arterieller Verschlusskrankheit und Karotisstenosen zeigen aktuelle Studien einen möglichen Nutzen, ergänzt durch neue Einsatzfelder wie Shuntchirurgie oder chronisch venöse Insuffizienz. KI-Systeme verbessern die Genauigkeit der Bildanalyse, ermöglichen personalisierte Risikoabschätzungen und prognostizieren klinische Ergebnisse. Multimodale Plattformen verknüpfen Bildgebung, klinische und molekulare Daten miteinander, während mobile Anwendungen die intraoperative Unterstützung erweitern. Dennoch bleibt die Validierung an unabhängigen Kohorten eine zentrale Herausforderung. Der European AI Act von 2024 schafft erstmals einen verbindlichen Rechtsrahmen für Hochrisikoanwendungen im Gesundheitswesen und fordert Sicherheit, Transparenz, Erklärbarkeit sowie Datenschutz. Gleichzeitig bestehen methodische und ethische Risiken: Bias durch unzureichende Trainingsdaten, der „Black-Box“-Effekt oder Fragen der Haftung sind ungelöst. Strategien zur Risikominimierung umfassen repräsentative Datensätze, Bias-Detektion, konsequente Anonymisierung und Human-in-the-Loop-Kontrolle. Zusammenfassend bietet KI großes Entwicklungspotenzial für Diagnostik, Therapie und Prävention, erfordert jedoch eine verantwortungsvolle, interdisziplinäre Implementierung sowie kontinuierliche Weiterbildung des medizinischen Fachpersonals.