Die Katastrophenmedizin steht vor einer Revolution – dank Künstlicher Intelligenz (KI). Doch während die Technologie das Potenzial hat, Leben zu retten und die Effizienz von Hilfseinsätzen zu steigern, warnen Experten vor unbedachten Anwendungen und ethischen Dilemmata. Andreas Follmann, renommierter Katastrophenmediziner und Mitglied der Deutschen Gesellschaft für Katastrophenmedizin (DGKM), beleuchtet die Chancen und Risiken dieser neuen Ära in einem exklusiven Interview.

Die Chancen der KI in der Katastrophenmedizin

Die Möglichkeiten, die KI in der Katastrophenmedizin bietet, sind beeindruckend. Stellen Sie sich vor:

• Schnelle Schadensanalyse: KI-gestützte Algorithmen können Satellitenbilder und andere Datenquellen analysieren, um die Auswirkung von Naturkatastrophen wie Erdbeben, Überschwemmungen oder Stürmen in Echtzeit zu bewerten.
• Optimierte Ressourcenallokation: KI kann helfen, medizinische Ressourcen (Personal, Medikamente, Ausrüstung) optimal zu verteilen, um sicherzustellen, dass sie dort eingesetzt werden, wo sie am dringendsten benötigt werden.
• Früherkennung von Krankheitsausbrüchen: Durch die Analyse von Social-Media-Daten und Nachrichten können KI-Systeme potenzielle Krankheitsausbrüche frühzeitig erkennen und so Präventionsmaßnahmen ermöglichen.
• Verbesserte Diagnose und Behandlung: KI-gestützte Diagnosetools können Ärzten helfen, Krankheiten schneller und genauer zu diagnostizieren, insbesondere in Situationen, in denen der Zugang zu Spezialisten begrenzt ist.
• Personalisierte Medizin: KI kann dazu beitragen, Behandlungspläne an die individuellen Bedürfnisse der Patienten anzupassen, basierend auf ihren genetischen Informationen und anderen Faktoren.

Die Risiken und Herausforderungen

Trotz des enormen Potenzials gibt es auch erhebliche Risiken und Herausforderungen, die berücksichtigt werden müssen:

• Datenqualität und -bias: KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Wenn die Daten fehlerhaft oder verzerrt sind, können die Ergebnisse irreführend oder sogar schädlich sein.
• Mangelnde Transparenz: Einige KI-Algorithmen sind