Mehr Studien notwendig

Ebenfalls zu beachten sei, dass das Agieren der KI stark von den Trainingsdaten abhängt. »Die Erfahrung von KI bestimmt ihr Handeln.« Die Übertragbarkeit einer KI auf eine neue Situation beziehungsweise Datenquelle müsse sichergestellt sein. Und hier ergäben sich in Deutschland Probleme, denn es gebe bekanntermaßen große Datenlücken etwa wegen datenschutzrechtlicher Vorgaben, aber auch aufgrund von Fehlanreizen bei der Codierung. »Eine KI auf die vorhandenen deutschen Daten loszulassen, kann man auch lassen«, fand Kaiser deutliche Worte.

Richtig angewendet, könnte KI andererseits aber auch dazu dienen, Datenlücken zu füllen. So könnten etwa mit KI womöglich bessere Daten generiert werden, als sie teilweise aus sogenannter Real-World-Evidenz vorhanden seien. Hierfür nannte Kaiser ein Beispiel aus der Onkologie, in dem die Ergebnisse einer einarmigen Wirkstoff-Studie mit Routinedaten verglichen wurden, ohne dass in beiden Fällen dieselben Einschlusskriterien anwendbar waren. In Fällen wie diesem könnte eine KI womöglich bessere Daten liefern, indem bestimmte Outcomes anhand der Patientencharakteristika abgeschätzt würden. »Bis so etwas möglich werden könnte, dauert es aber noch eine Weile«, sagte Kaiser.