Zwei Artikel in The Lancet Oncology untersuchen die Entwicklung des Gesundheitspersonals in der Krebsversorgung und die Auswirkungen künstlicher Intelligenz.
Eine globale Krise
Ein neuer Bericht der Lancet Oncology Commission unter der Leitung von Prof. Hedvig Hricak (Scientific Advisory Board der Medizinischen Universität Wien) warnt, dass der weltweite Mangel an Fachpersonal in der Krebsversorgung ein wesentlicher Treiber der Überlebensunterschiede zwischen Ländern mit hohem Einkommen und Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen (LMICs) ist. Die Modellrechnungen zeigen, dass die Personallücke bis 2050 auf rund 100 Millionen anwachsen könnte – am gravierendsten bei Pflegekräften und diagnostischen Fachkräften in Afrika und Asien. Die Kommission prognostiziert, dass ein umfassender Ausbau des Personalbestands 170 Millionen Krebstodesfälle verhindern und zwischen 2030 und 2050 einen wirtschaftlichen Nettonutzen von rund 120 Billionen US-Dollar erbringen könnte – eine Rendite von etwa 4 US-Dollar für jeden investierten US-Dollar. Unter den vorgeschlagenen pragmatischen Lösungen heben die Autorinnen und Autoren Aufgabenverlagerung (Task-Shifting), digitale Gesundheit und künstliche Intelligenz als Instrumente hervor, um die Produktivität des Personals zu steigern und die Lücke zu schließen.
Die Kommission versteht künstliche Intelligenz dabei als ein die Klinikerinnen und Kliniker unterstützendes Werkzeug, das den prognostizierten globalen Personalmangel in der Krebsversorgung verringern könnte, indem es die Produktivität erhöht – etwa durch die Unterstützung diagnostischer Aufgaben in Radiologie und Pathologie sowie durch die Entlastung von Dokumentations- und Verwaltungsaufgaben.
"The shortage of well-trained personnel to deliver cancer care and conduct research remains a major obstacle to reducing disparities in cancer survival between high-income countries and low-income and middle-income countries (LMICs)."
Synergien und Tranformation
In einem die Lancet Oncology Commission begleitenden Kommentar argumentieren Prof. Helmut Prosch und Prof. Georg Langs (CAIM), dass KI-gestützte Arbeitsabläufe und Aufgabenverlagerung einen Weg bieten, den gravierenden weltweiten Personalmangel in der Radiologie und Diagnostik zu lindern – insbesondere in LMICs, wo diagnostische Fachkräfte 15-mal seltener sind als in Ländern mit hohem Einkommen und fast die Hälfte der Weltbevölkerung keinen Zugang zu angemessener Diagnostik hat. Sie verweisen dabei auf Arbeitslastreduktionen wie 44 % beim Brustkrebs-Screening (MASAI) und bis zu 65 % beim Lungenkrebs-Screening. Die Autoren vertreten die Auffassung, dass der größte Nutzen von KI nicht in der Lösung einzelner Aufgaben liegt, sondern in der grundlegenden Neugestaltung von Versorgungspfaden entlang dreier Achsen – Priorisierung, Überarbeitung der Versorgungspfade und Befähigung (Enablement) –, wobei Fachkräfte sich verstärkt komplexen Fällen widmen und Radiologie, Pathologie und molekulare Diagnostik zusammengeführt werden. Entscheidend ist ihre Mahnung, dass KI gemeinsam mit den Communities in LMICs entwickelt und darauf ausgerichtet werden muss, den Zugang zu wirksamer Krebsversorgung zu erweitern – statt passiv in einer Weise eingesetzt zu werden, die lediglich Teilbereiche ohnehin gut ausgestatteter Systeme automatisiert.