Anwendungsbereiche von KI im Beruf

Zielsetzung: Das Arbeitsblatt zielt darauf ab, die Lernenden über den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der medizinischen Diagnostik aufzuklären. Die Lernenden sollen verstehen, wie KI-Systeme Fachpersonal unterstützen, die Effizienz steigern und welche ethischen Fragen bezüglich Verantwortung und Vertrauen dabei entstehen.

Inhalte und Methoden: Die Inhalte umfassen die Einführung in KI-gestützte Bildgebung anhand von Informationstexten, Analyse-Tabellen zu Einsatzbereichen, ein praxisnahes Fallbeispiel sowie eine Pro-/Contra-Übersicht zu Chancen und Risiken. Methodisch erfolgt die Vermittlung durch die Kombination aus Fachtextarbeit, strukturierter Analyse, Fallbeispielen und reflexiven Austauschformaten wie Meinungsrunden und Bewertungsabfragen.

Kompetenzen:

Fachkompetenz: Verständnis für die Funktionsweise von KI in der medizinischen Bildgebung und Diagnostik
Ethische Reflexionskompetenz: Kritische Auseinandersetzung mit der Frage, wer bei KI-gestützten Fehlentscheidungen die Letztverantwortung trägt
Bewertungskompetenz: Abwägen von Chancen und Herausforderungen technologischer Neuerungen

Zielgruppe und Niveau: Ab Klasse 10

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Target group and level

ab Klasse 10

Subjects

non-subject specific contentEconomics

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Anwendungsbereiche von KI im Beruf

Arbeitsauftrag

Lies den folgenden Informationstext und fülle die Tabelle mit den genannten Informationen aus.

Formuliere für jede gewählte Tätigkeit eine Begründung, warum eine Unterstützung durch KI hier einen Mehrwert bietet.

Anwendungsbereich von künstlicher Intelligenz in der medizinischen Bildgebung

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Medizin, insbesondere in der Bildgebung, ist ein bahnbrechendes Thema, das die Art und Weise, wie Diagnosen gestellt werden, revolutionieren kann. Ärzt:innen, vor allem Radiolog:innen, sind täglich mit der Analyse großer Mengen an Bilddaten konfrontiert. KI-basierte Systeme wie der „AI-Rad Companion“ von Siemens Healthineers bieten hier wertvolle Unterstützung, indem sie Deep-Learning-Algorithmen einsetzen, um Auffälligkeiten in Bildern automatisch zu erkennen und zu markieren.

Diese Systeme ermöglichen es, eine Vielzahl von Bildern schnell auszuwerten und dabei Muster zu identifizieren, die für das menschliche Auge schwer erkennbar sind. Dies erhöht die Effizienz und Genauigkeit der Diagnosen und entlastet die Ärzt:innen bei Routineaufgaben. Ein wesentlicher Vorteil ist die Zeitersparnis, da Radiolog:innen sich auf Bilder konzentrieren können, bei denen die KI Auffälligkeiten festgestellt hat.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der medizinischen Bildgebung erfordert jedoch ein hohes Maß an Vertrauen in die Software und deren Fähigkeit, sichere Diagnosen zu stellen. Die Transparenz der Ergebnissicherheit ist entscheidend, da die Entscheidungen der KI direkte Auswirkungen auf die Behandlung und das Wohl der Patient:innen haben.

Herausforderungen bestehen in der Integration der KI-Systeme in bestehende Abläufe, der Sicherstellung des Datenschutzes und der kontinuierlichen Anpassung der Algorithmen an die fortschreitende medizinische Forschung. Trotz dieser Hindernisse verspricht die Anwendung von künstlicher Intelligenz erhebliche Fortschritte in der Diagnostik und könnte den Alltag von Ärzt:innen erleichtern.

Die Relevanz für Menschen liegt in der potenziell höheren Genauigkeit und Effizienz von Diagnosen, die durch den Einsatz von KI erreicht werden können. Dies könnte zu schnelleren und präziseren Behandlungen führen, was letztlich die Lebensqualität der Patient:innen verbessert. Mit fortschreitender technologischer Entwicklung wird künstliche Intelligenz in der Bildgebung zu einem unverzichtbaren Werkzeug in der modernen Medizin werden.

Wo könnte KI Ärztinnen und Ärzte sinnvoll unterstützen?	✅	Begründung
Automatische Markierung von Auffälligkeiten in Bildern
Verwaltung von Patientendaten
Erkennung von Mustern, die dem menschlichen Auge entgehen
Integration in bestehende medizinische Abläufe

Arbeitsauftrag

Lies dir das folgende Fallbeispiel durch.
Analysiere, wie eine Fachkraft und ein KI-System interagieren und beantworte anschließend die Frage.
Diskutiere in der Lerngruppe die Frage, in welchem Maße sich Fachkräfte auf KI-Aussagen verlassen sollten und wer im Falle eines Fehlers die letztliche Verantwortung trägt.

KI-unterstützte Diagnostik in der Radiologie

Ein Radiologenteam nutzt den „AI-Rad Companion“, um eine Vielzahl von MRT-Bildern schnell auszuwerten. Die KI identifiziert auf einem Bild subtile Anzeichen eines Hirntumors, die den Ärzt:innen zunächst entgangen wären. Aufgrund der schnellen Erkennung durch die KI kann die Behandlung des Tumors frühzeitig begonnen werden, was die Heilungschancen erhöht. Dennoch gibt es Bedenken hinsichtlich der Abhängigkeit von der KI und der Notwendigkeit, die endgültige Diagnose durch menschliche Expertise zu bestätigen. Die Integration der KI in den Arbeitsablauf erfordert zudem Anpassungen, um Datenschutz und ethische Standards zu wahren.

Arbeitsauftrag

Vervollständige die Tabelle mit dem gelernten Wissen.

Erstelle eine Übersicht der Vorteile (z. B. Schnelligkeit, Genauigkeit), die durch KI im Arbeitsalltag entstehen.
Setze dich mit den Gefahren auseinander, wie etwa technischem Bias oder dem Risiko von Fehlentscheidungen.

Reflexion

Reflektiere, wie KI das Rollenbild und die täglichen Aufgaben im Berufsstand langfristig verändern könnte.
Beschreibe die mögliche Gefühlslage einer Fachkraft (z. B. zwischen Entlastung und Skepsis), wenn ein KI-System maßgeblich bei komplexen Analysen unterstützt.

Ampel-Abfrage

Lies jede Aussage und entscheide dich:

🔴 = Stimme nicht zu 🟡 = Stimme teilweise zu 🟢 = Stimme voll zu

Kreuze pro Zeile eine Farbe an und begründe eine deiner Entscheidungen in 1–2 Sätzen.

Lösung für die Lehrkräfte

Wo könnte KI Ärztinnen und Ärzte sinnvoll unterstützen?	✅	Begründung
Automatische Markierung von Auffälligkeiten in Bildern		KI-Systeme wie der „AI-Rad Companion“ von Siemens Healthineers verwenden Deep-Learning-Algorithmen, um Auffälligkeiten automatisch zu erkennen.
Verwaltung von Patientendaten		Die Verwaltung von Patientendaten erfordert hohen Datenschutz, den KI-Systeme sicherstellen müssen, was eine Herausforderung darstellt.
Erkennung von Mustern, die dem menschlichen Auge entgehen		KI kann Muster identifizieren, die für das menschliche Auge schwer erkennbar sind, und dadurch die Genauigkeit der Diagnosen erhöhen.
Integration in bestehende medizinische Abläufe		Die Integration erfordert Anpassungen und Vertrauen in die Technologie, was Zeit und Ressourcen erfordert.

Thema	Notizen der Schüler:innen
Vorteile von KI in der Medizin	Automatische Erkennung von Auffälligkeiten in medizinischen Bildern durch fortschrittliche Deep-Learning-Algorithmen.
	Zeitersparnis und Effizienzsteigerung bei der Analyse großer Bilddatensätze.
	Unterstützung von Radiolog:innen bei der Fokussierung auf potenziell problematische Fälle.
Risiken von KI in der Medizin	Erfordert hohes Vertrauen in die Technologie und Transparenz über die Zuverlässigkeit der Auswertungen.
	Herausforderungen bei Datenschutz und Integration in bestehende Abläufe.
	Ständige Optimierung der Algorithmen notwendig, um mit medizinischen Fortschritten Schritt zu halten.

Aussage	🟢	Begründung
KI kann Auffälligkeiten in Bildern erkennen, die dem menschlichen Auge entgehen.	✔	KI-Systeme verwenden fortschrittliche Algorithmen zur Mustererkennung, die über die menschlichen Fähigkeiten hinausgehen.
KI-basierte Systeme erfordern ein hohes Maß an Vertrauen in ihre Funktionsfähigkeit.	✔	Die Zuverlässigkeit und Transparenz von KI-Systemen sind entscheidend für ihre Akzeptanz und Anwendung.
Ärzt:innen können sich bei Routineaufgaben durch KI-Systeme entlasten lassen.	✔	KI-Systeme können große Bilddatensätze schnell analysieren und damit Ärzt:innen bei der Diagnosestellung entlasten.
Datenschutz ist eine Herausforderung bei der Implementierung von KI-Systemen.	✔	Der Schutz von Patient:innendaten muss bei der Integration von KI-Technologie sichergestellt werden.
KI kann die Effizienz und Genauigkeit von Diagnosen erhöhen.	✔	Durch die schnelle Analyse großer Datenmengen und die Erkennung von Mustern können Diagnosen präziser und effizienter werden.
KI-Systeme könnten in der Zukunft unverzichtbar für die moderne Medizin werden.	✔	Mit fortschreitender Technologie und Integration wird KI zunehmend essentiell für die medizinische Praxis.