Die Zukunft der Prävention: KI im Fokus

Die rasante Entwicklung der Digitalisierung hat bereits tiefgreifende Veränderungen im Gesundheitswesen bewirkt. Ein bedeutender Schritt in diesem Kontext ist der zunehmende Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), welche mittlerweile alle Lebens- und Arbeitsbereiche durchdringt. 

Ein entscheidender Meilenstein in dieser Entwicklung war zweifellos die Einführung von ChatGPT.  Dieses KI-Modell hat nicht nur in der IT-affinen Fachöffentlichkeit, sondern auch darüber hinaus erhebliches Interesse und Aufmerksamkeit geweckt. 

„KI versucht, die menschliche Intelligenz ‚nachzuahmen`.“

Alexandra Lehmann

Algorithmen, maschinelles Lernen, neuronale Netze: Grundlagen der KI

Die dynamischen Entwicklungen im Bereich der KI haben somit das Potential das Fundament für innovative Präventions- und Gesundheitsförderungsstrategien zu bilden. Im Zentrum dieser Technologien stehen Algorithmen, maschinelles Lernen und neuronale Netze, die zusammen ein komplexes System bilden, das darauf ausgelegt ist, menschliche Intelligenz nachzuahmen und zu erweitern. 

Algorithmen sind präzise Instruktionen für Computer, die spezifische Aufgaben ausführen, wie das Analysieren von Daten oder das Treffen von Entscheidungen basierend auf diesen Daten. In der KI werden sie genutzt, um Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen oder sogar menschliches Verhalten zu simulieren. 

Maschinelles Lernen, ein wesentlicher Zweig der KI, ermöglicht es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und sich ohne menschliche Intervention zu verbessern. Dies geschieht durch die Entwicklung von Modellen, die auf historischen Daten basieren und kontinuierlich optimiert werden, um genauere Vorhersagen oder Entscheidungen treffen zu können. Maschinelles Lernen kann in drei Hauptkategorien unterteilt werden: 

• überwachtes Lernen, bei dem der Algorithmus mit vordefinierten Daten trainiert wird, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen. 
• unüberwachtes Lernen, das keine vordefinierten Labels verwendet und stattdessen darauf abzielt, Strukturen oder Muster in den Daten selbst zu entdecken. 
• bestärkendes Lernen, das auf Feedback aus der Umgebung basiert, um Verhaltensweisen zu formen, die den größten Nutzen bringen. 

Neuronale Netze, inspiriert von der Struktur des menschlichen Gehirns, spielen eine Schlüsselrolle im Tiefen Lernen (Stichwort: ‚Deep Learning‘). Sie bestehen aus Neuronen genannten Knoten, die in Schichten angeordnet sind und Daten verarbeiten. Durch das Durchlaufen verschiedener Schichten verarbeiten sie Eingaben und liefern Ausgaben. Ihre Fähigkeit, komplexe Muster in umfangreichen Datenmengen zu erkennen, macht sie ideal für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung. 

Die Integration solcher KI-Technologien in die Gesundheitsförderung könnte eine tiefgreifende Personalisierung und Strukturierung von Maßnahmen ermöglichen. 

Wie können chancenorientierte Ansätze für die Suchthilfe aussehen?  

Trotz dieser Fortschritte sind KI-Anwendungen derzeit jedoch fast ausschließlich auf gewinnorientierte Unternehmen beschränkt. Im gemeinwohlorientierten Bereich, insbesondere in der Suchtprävention und Suchthilfe, bleibt ihr Potenzial weitgehend ungenutzt. Insbesondere im Bereich der Prävention und Gesundheitsförderung bieten KI-Technologien ein hohes Potenzial. Sie können beispielsweise zur Analyse von Gesundheitsparametern, zur Ableitung spezifischer Verhaltensmuster oder zur Identifikation von Risikofaktoren eingesetzt werden 

Besondere Aufmerksamkeit verdient dabei das Suchthilfesystem, da es mit bestehenden Herausforderungen in den Arbeitsprozessen und Organisationsstrukturen konfrontiert ist. Durch den Einsatz von KI zur Neuorientierung von Trägern und Verbänden in diesem Bereich könnten bedeutende Transformationen herbeigeführt werden.. Aufgrund der bestehenden personellen und finanziellen Herausforderungen ist es von entscheidender Bedeutung, institutionsübergreifende Digitalisierungsstrategien zu entwickeln. Solche Strategien können dem wachsenden Fachkräftemangel entgegenwirken, eine bessere Klientenzentrierung ermöglichen und letztlich die Attraktivität von Angeboten steigern. 

Vor diesem Hintergrund stellt sich die zentrale Frage, wie ein chancenorientierter Einsatz von Künstlicher Intelligenz für die Arbeitsabläufe von Organisationen im Suchthilfesystem sowie deren Erstkontakt mit Betroffenen bestmöglich gelingen kann. 

KI in der Suchthilfe: Neuausrichtung bestehender Geschäftsstrategien

Im deutschen Suchthilfesystem können digitale Technologien speziell zur Erweiterung von Online-Assistenz- und Beratungsangeboten beitragen, um so niederschwellige Zugänge zu Unterstützungsleistungen für Betroffene und deren Angehörige zu ermöglichen. Um innovative KI-Ansätze bestmöglich umzusetzen, bedarf es einer Neuausrichtung der jeweiligen Unternehmensstrategie. Dies bedeutet z.B. digitale Hilfe- und Vermittlungsprozesse als neue Geschäftsmodelle zu denken:  

• Start-up’s können beispielsweise als fachfremde Dienstleister:innen für die Implementierung neuer Angebote auf Service-Plattformen (unter anderem KI-Chatbots) einbezogen werden. So können Menschen in schwierigen Lebenslagen leicht zugängliche und dauerhafte Unterstützung erhalten. Die Chatbots könnten zu jeder Zeit Antworten auf wiederkehrende und dringende Fragen geben.  
• Ein zweites mögliches Szenario umfasst ein Matching-Verfahren, bei dem Fachkräfte im psychosozialen Bereich online direkt an Betroffene vermittelt werden. Eine Erstanmeldung inklusive Anamnese würde über ein Online-Tool erfolgen, während ein Algorithmus die Hilfesuchenden mit qualifizierten Fachkräften verbindet. So könnten Betreuung und Therapievermittlung in hybrider Form stattfinden

Algorithmus im Konflikt moralisch kalkulieren?

In modernen Gesellschaften orientieren sich Menschen sowie soziale und politische Institutionen an festgelegten Normen und Werten. Mit den fortschreitenden digitalen Möglichkeiten resultiert zwangsläufig die Frage, inwiefern institutionelles Entscheiden durch Softwareprogramme unterstützt oder sogar ersetzt werden kann. Dies ist besonders relevant in sozialen Konflikten und moralisch aufgeladenen Situationen, in denen schnelle und fundierte Entscheidungen notwendig sind. 

Das Forschungsprojekt KAIMo untersucht, ob Algorithmen öffentlichen Institutionen helfen können, in solchen Konfliktsituationen ethisch zu handeln. Künstliche Intelligenz, oft kritisiert wegen ihrer Komplexität und dem Potenzial, menschliche Arbeitsplätze zu ersetzen, weckt Ängste und Ressentiments, insbesondere durch einen Mangel an Transparenz und Kontrolle. Prof. Dr. Robert Lehmann (TH Nürnberg) demonstriert jedoch mit KAIMo, dass es möglich ist, KI-Systeme transparent zu gestalten. Dieses mehrstufige Assistenzsystem unterstützt Fachkräfte im Kinderschutz bei der Urteilsfindung und ethischen Reflexion, wobei die endgültige Kontrolle über Entscheidungen den Nutzer:innen verbleibt und verantwortungsvolle Ergebnisse sichergestellt werden.

Perspektiven der KI in der Prävention

Natürlich erfordert die fortlaufende Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz eine gesetzliche Regulierung, wie sie im Juni 2023 durch die Verabschiedung der Verhandlungsposition des Europäischen Parlaments zum Gesetz über künstliche Intelligenz erfolgte – das weltweit erste umfassende Regelwerk zur Bewältigung von Risiken im Zusammenhang mit KI. Dieses Regelwerk zielt genauer gesagt darauf ab, die Risiken der KI zu managen und gleichzeitig sicherzustellen, dass ihre Entwicklung und Anwendung nicht zu (sozialen) Konflikten führt. Gleichzeitig offenbart sich die Notwendigkeit die personellen und finanziellen Engpässe bei sozialen Trägern zu überwinden. Die KI kann ein wichtiges Instrument zur Überwindung dieser Herausforderungen darstellen. 

Für die weitere Entwicklung der KI in diesen Bereichen sind konkrete Schritte erforderlich. Es ist essentiell, dass Fachkräfte der Suchthilfe und Suchtprävention aktiv den Austausch gehen, um sowohl die notwendigen Technologien zu erlernen als auch deren praktische Anwendung zu fördern. Die Bereitstellung von Fördermitteln durch Bund und Länder wird hierbei eine Schlüsselrolle spielen, um diesen Prozess zu nachhaltig unterstützen. 

Die nächsten Jahre werden zeigen, wie sich diese Technologien in der Suchthilfe und Suchtprävention manifestieren und wie sie die Missionen dieser Arbeitsfelder unterstützen können. Die aktive Förderung und der innovative Einsatz von KI könnten entscheidend dazu beitragen, die Effektivität der Suchthilfe zu verbessern und die Prävention zu stärken. 

Quellen:

Stickdorn, M., Hormess, M., Lawrence, A., & Schneider, J. (Hrsg.). (2021). This is service design doing: Applying service design thinking in the real world ; a practitioners’ handbook (10. Nachdr). O’Reilly Media.

Brown, T., & Kātz, B. (2016). Change by design: Wie Design Thinking Organisationen verändert und zu mehr Innovationen führt (M. Grow, Übers.). Verlag Franz Vahlen.