Tools (AOT), welche den Operationsroboter Carlo (Cold Ablation Robot-guided Laser Osteotome) auf den Markt brachte; b Dr. phil. Sabina Heuss forscht an der Fachhochschule Nordwestschweiz im Institute for Competitiveness and Communication zu den Themen Kommunikation im Gesundheitswesen, Robotik und Künstliche Intelligenz Wir sind meilenweit entfernt vom autonomen Spital, in dem Roboter selbständig Diagnose stellen und Behandlungen durchführen. Aber es ist eine Frage der Zeit, wann Roboter und

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... stliche Intelligenz tiefer und nachhaltiger in das Gesundheitswesen eindringen werden. Gerade deshalb erstaunt, wie zukunfts-und technologiegläubig wir zurzeit die Entwicklung verfolgen, ohne steuernd einzugreifen. Roboter und Künstliche Intelligenz werden unser Gesundheitswesen grundlegend verändern. In manchen Bereichen schneller als wir die vollständigen Konsequenzen abschätzen und somit Chancen und Risiken evaluieren können. Selbstverständlich sind heute bereits ausgefeilte und vielseitig einsetzbare Heberoboter im Einsatz, die Patienten rasch wieder bei der Mobilisierung und Pflegefachkräfte beim Umlagern helfen. In der Spitallogistik dirigieren Roboter Wäsche, Medikamente, Essen und medizinisches Verbrauchsmaterial. In der Altenbetreuung sind Roboter in der Form von Plüschtieren Zeitvertrieb, aber auch Animation zu Interaktion und spielerischem Lernen. Bei neueren Anwendungen kommen nicht mehr nur automatisierte Systeme zum Einsatz, die einem vorgegebenen Handlungsablauf folgen (Input-Output-Schema), sondern selbstlernende Systeme, die sich das Wissen für den besten Handlungsablauf selbständig aneignen, also induktiv lernen. Der Handlungsausgang ist damit nicht vorhersehbar und der Lösungs ansatz nicht immer nachvollziehbar. Während die Aufgaben des Da-Vinci-Roboters noch vollständig und jederzeit vom Operateur selbst übernommen werden können (zum Beispiel im Falle einer Fehlfunktion), können vollständig automatisierte Tätigkeiten nicht mehr von Chirurgen durchgeführt werden. Bei Systemausfall wäre ein Wechsel des Operationsverfahrens nötig. Heute betreiben selbstlernende Systeme schnellere und fehlerfreiere Mustererkennung in der Verarbeitung grosser Datenmengen und sind dabei dem menschlichen Auge weit überlegen. Algorithmen sind bei der Erkennung eines Gehirntumors auf einem MRI präziser und schneller als Ärztinnen. Bereits ist ein