Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

Next Article

Der nächste Channel Guide „Cloud & Virtualisierung“

Ob Daten aus Patientenakten, Studien oder Diagnostik: Mithilfe Künstlicher

Intelligenz lassen sich diese Werte zügig analysieren und nutzen. KI heißt aber auch: Robotertechnik, personalisierte Behandlung und Patientenmonitoring.

Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen ist keine Zukunftsmusik mehr. KI-Tools werden seit langem eingesetzt, und auch Robotertechnik ist längst etabliert.

KI in der Medizin meint zum einen die Bildverarbeitung und Diagnostik. Dabei erkennt und interpretiert das System anhand immenser Datenmengen – Stichwort: Big Data – wiederkehrende Muster in den Bilddaten von Röntgenaufnahmen. Diese Muster können dann bestimmten Krankheitsbildern zugeordnet werden. Diese Art der Diagnostik ist präzise und vor allem schnell.

Auch in der Chirurgie haben KI-Tools längst Einzug gehalten – ob als Hilfe bei der virtuellen OPPlanung, für die Risikoeinschätzung oder als Roboter-Assistenz im OP-Saal.

Stichwort Personalisierung: Auch bei der Erstellung von Patientenprofilen ist der Einsatz von KI nützlich. Dabei werden Informationen zu genetischen Markern, Krankheitsgeschichte und andere medizinische Aufzeichnungen erfasst, um einen individualisierten Behandlungs- und Therapieplan zu erstellen.

KI kann zur Überwachung von Patienten eingesetzt werden. Beispielsweise lassen sich Veränderungen beim Gesundheitszustand – wie eine drohende Sepsis – so schneller erkennen. Diese Einsatzmöglichkeit von KI wird derzeit am Universitätsklinikum Schleswig-Holstein (UKSH) im Rahmen eines Pilotprojekts getestet. Anhand der digitalen Daten eines Patienten soll die KI ermitteln, ob ein Risiko für eine Verschlechterung des Zustands eines Patienten besteht. Dafür werden sogenannte „weiche“ Daten, also Informationen, die sich nicht in Zahlen fassen lassen, wie Symptome, Diagnosen oder Medikation, aus dem Fließtext der Patientenakte eines Patienten extrahiert und in strukturierte Informationen umgewandelt. Zusammen mit grundsätzlich geordneten Daten wie Laborwerten kann die KI dann die RisikoWahrscheinlichkeit verschiedener Szenarien wie einer Sepsis oder eines Nierenversagens berechnen.

Das UKSH arbeitet außerdem mit der Technischen Fakultät der Christian-Albrecht-Universität sowie den Firmen Vater Solution, Medical Imaging Electronics und Kiel Scientific daran, robotergestützte Chirurgie, Augmented Reality und KI zu verbinden. Ziel ist es, Ärzten und Ärztinnen bei der

Operation von Tumoren zusätzliche Informationen bereitzustellen und durch präoperative Aufnahmen auffällige Areale im Live-OP-Bild auf einem Monitor sichtbar zu machen. Dies soll dabei helfen, zuvor erkannte tumorpositive Lymphknoten im OP-Gebiet leichter wiederzufinden.

Das Forscherteam von Salesforce Research hat eine KI mit dem Namen ProGen entwickelt, die Protein-Strukturen wie Sätze lesen und funktionsfähige Proteinsequenzen generieren kann. Dabei fanden die Forscher heraus, dass 73 Prozent der von ProGen erzeugten synthetischen Proteine antibakteriell wirksam sind, verglichen mit 59 Prozent der in der Studie verwendeten natürlichen Proteine. Die ProGen-KI kann zudem zur Bekämpfung von rheumatoider Arthritis und Multipler Sklerose eingesetzt werden.

Ein hohes Potenzial haben KI-Tools auch für die Verbesserung der organisatorischen Vorgänge in Praxen und Krankenhäusern. Mediziner verbringen bis zu zwei Stunden pro Tag damit, Patientendaten zusammenzufassen und Arztbriefe, Entlassungsformulare und ähnliches zu formulieren. Eine KI kann hier entlasten – vorzugsweise von Routinetätigkeiten. Sie kann beispielsweise Notizen von bildgebenden Verfahren, von Laborwerten und andere ärztliche Anmerkungen strukturiert und in verständlicher Sprache zusammenfassen. Die Mediziner haben so die Möglichkeit, mehr Zeit in die Behandlung und Untersuchung von Patienten zu investieren.

Was alles möglich ist, war auch auf der diesjährigen DMEA, dem jährlichen Branchentreff für die Medizinbranche, zu sehen. Beispielsweise stellte das Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS Fallbeispiele vor, in denen sie KI-Tools entwickelt haben:

• für die frühzeitige Vorhersage unerwünschter Ereignisse,

• für die gemeinsame Entscheidungsfindung von KI und Ärzten (auch bekannt als kausalinformierte Entscheidungshilfe),

• für die Messung der Behandlungsreaktion einzelner Patienten vor der Verschreibung bestimmter Behandlungen und

• für die Optimierung von Richtlinien in Krankenhäusern.

MED²ICIN

BEHANDLUNGS-EFFEKTE VERGLEICHEN

Datenanalysen und damit die Vorhersagen präzise und zuverlässig sein. Wie das Fraunhofer-Institut erklärt, scheiterten hier etablierte Methoden oft, da gerade bei selteneren Krankheiten die benötigten großen Datenmengen nicht vorhanden seien. Quantencomputing (QC) könne hier unterstützen, da QC-unterstützte Algorithmen eine höhere Vorhersage-Genauigkeit auch im Kontext limitierter Trainingsdaten erreichen könnten.

Die Software der Fraunhofer-Institute erlaubt es Medizinern, Patienten mit ähnlichen Krankheitsverläufen zu vergleichen und so die Wirksamkeit unterschiedlicher Behandlungen und Behandlungsmethoden zu beurteilen. Dazu können einzelne Module – wie der zeitliche Verlauf eines Patienten und seiner Krankheit – grafisch dargestellt werden. Anhand dieser Darstellung ist dann erkennbar, wie Patienten auf diverse Therapien oder Medikamente reagiert haben. So können die behandelnden Ärzte von der KI-Anwendung lernen und bestmögliche Handlungsempfehlungen aussprechen. Eine solche Analyse ist dabei auch bei Patientengruppen (Kohorte) möglich.

Diese Effekte können laut Fraunhofer auch in der medizinischen Bildgebung genutzt werden. Das Institut habe QC-unterstützte Algorithmen entwickelt, die helfen können, auf 2D-Ultraschallbildern Brustkrebstumore zu erkennen, oder auf 3DCT-Bildern Knötchen in der Lunge als gutartig oder bösartig zu klassifizieren. „Aktuell kann der Algorithmus zwar nur recht kleine Bilder prozessieren, jedoch zeigen unsere Arbeiten bereits jetzt, dass der Einsatz von Quantencomputern als Hilfestellung in der medizinischen Bildgebung perspektivisch sehr sinnvoll sein kann“, sagt Jeanette Lorenz, Abteilungsleiterin Quantum-enhanced AI am Fraunhofer IKS.

Erstmals zu sehen waren die KI-Validierungswerkzeuge, die am Fraunhofer IKS entwickelt wurden. Diese Werkzeuge dienen laut Fraunhofer der Bewertung und quantitativen Messung der Vertrauenswürdigkeit, wie beispielsweise KI-Robustheit und Zuverlässigkeit, eines beliebigen KI-Modells. Eines dieser Validierungs-Tools ist PARCS, mit dem KI-Entwickler genauere Aussagen über die Verallgemeinerbarkeit ihrer Modelle treffen sollen. „KI ist ein leistungsfähiges Werkzeug für die Entwicklung optimierter, effizienter und präziser medizinischer Instrumente der nächsten Generation, die unbedingt vertrauenswürdig sein müssen“, betont Narges Ahmidi, Abteilungsleiterin Reasoned AI Decisions am Fraunhofer IKS.

Für die Früherkennung von Brustkrebs hat Fraunhofer IKS neue Quantencomputing-Ansätze vorgestellt. Gerade bei der Diagnostik müssen die

Ziel des Projekts „MED²ICIN“ ist es, Mediziner bei der Wahl der bestmöglichen und kosteneffizientesten Behandlung für Patienten zu unterstützen. Dazu haben sich sieben Fraunhofer-Institute zusammengetan und ein klinisches EntscheidungsUnterstützungs-System in Form eines Dashboards entwickelt, das Daten übersichtlich in einem modularen Aufbau darstellt und nicht nur die Qualität der Patientenversorgung verbessern, sondern auch eine gezielte und wirksame Behandlung ermöglichen soll.

Die Software basiert auf einem Datenmodell mit integrierten klinischen Patientendaten, wie Laborbefunden und erfolgten Untersuchungen. Der Prototyp des Patientenmodells entstand dabei im Bereich der Colitis Ulcerosa. Dafür nutzten die Fraunhofer-Institute die Daten von insgesamt 600 Patienten mit chronisch-entzündlichen Darmerkrankungen (CED), da diese Patientengruppe meist einen sehr langen Krankheitsverlauf hat und somit viele Daten entstehen. Künftig ist der Einsatz des Patientenmodells jedoch für eine Vielzahl chronischer Krankheiten denkbar. Außerdem beinhaltet die Software klinische Leitlinien. Diese Leitlinien bilden das „Behandlungskorsett“, also die Vorgaben, wie verschiedene Behandlungen abzulaufen haben. Das Besondere an MED²ICIN: Neben Patientendaten und Leitlinien beinhaltet

Herausforderungen für den Fachhandel

Moderne Kommunikation in medizinischen Einrichtungen

Die erforderliche Digitalisierung des Gesundheitswesens setzt oft auch die Erneuerung der IT- und Kommunikationsinfrastruktur in den Einrichtungen voraus. Diese Aufgabe stellt den Fachhandel vor Herausforderungen, denn es gibt keine universelle Lösung für medizinische Einrichtungen. Obendrein muss jede Implementierung sowohl den Anforderungen der einzelnen Fachabteilungen als auch strengen Sicherheits- und Hygienevorschriften gerecht werden.

Eine Technologie, die sich bewährt hat: DECT over IP Schnurlose IP-DECT-Telefone gestatten es, per Knopfdruck Notrufe mit Ortung herauszusenden, oder – dank der Integration von Beacons und Tags in Chipgröße – mobile Arbeitsgeräte zu lokalisieren. Damit wird die zeitaufwendige Suche nach dem diensthabenden Arzt, dem nächsten Rettungs-Kit, dem Ultraschall- und Blutdruckmessgerät, einem Rollstuhl oder gar einem Krankenhausbett für den hausinternen Transport von Patienten vermieden. Auch krankenhausweite Alarme können still per Knopfdruck ausgelöst und alltägliche Prozesse wie das Verabreichen von Medikamenten mit dem Einsatz der schnurlosen IP-Telefone optimiert ablaufen: Durch das Betätigen einer Funktionstaste ist es möglich, die erfolgte Behandlung automatisch in die digitale Patientenakte aufzunehmen.

Zum idealen Umfeld für eine schnelle Genesung gehört auch die Sauberkeit der Räume. So können etwa Pflegekräfte per Tastendruck signalisieren, dass ein Zimmer oder der OP-Saal gerade gereinigt werden muss. Die Reinigungskräfte werden auto- matisch über ihr DECT-Telefon benachrichtigt und können nach erfolgter Reinigung den Status des Raums ebenfalls per Funktionstaste aktualisieren. Das alles lässt sich simpel einstellen und für tausende Telefone gleichzeitig mittels automatischer Provisionierung implementieren, sodass ein sofortiger Einsatz möglich ist.

Das sind nur einige der Vorteile einer DECTover-IP-Infrastruktur. Doch der Einsatz von IP-DECT-Telefonen, Beacons und Tags erfordert eine außerordentlich gute Reichweite des DECT-Signals im gesamten Gebäude. Snom schafft mit seiner DECT-Multizellenlösung selbst unter den widrigsten architektonischen Umständen optimale Bedingungen.

Bei der Wahl der Telefone muss der Fachhandel auch die einzuhaltenden Hygienevorschriften (z. B. die KHHygV) bedenken. Telefone, die von mehreren Mitarbeitenden genutzt werden, können zur Quelle für Kontamination werden. Dieser Anforderung trägt Snom mit seinem IP-DECT-Telefon M90

Rechnung. Das Modell für hygienekritische Umgebungen weist als weltweit erstes schnurloses Telefon ein antibakterielles Gehäuse auf, das obendrein nach JIS Z 2801 getestet wurde. Damit lässt sich das Gerät nicht nur einfach mit Ethanol-haltigen Desinfizierungsmitteln reinigen, sondern weist ebenso keinen Nährboden für Bakterien und Viren auf. Neben dem speziellen Überzug ist das Telefon außerdem nach IP65 zertifiziert. Stürze aus bis zu 2 m sind ebenfalls kein Problem. Damit wird das kleine, ca. 130 g leichte und handliche Gerät zum perfekten Begleiter im Klinikalltag.

Fazit

Die Kommunikationsinfrastruktur einer Pflegeeinrichtung lässt sich in etlichen Bereichen ohne große Investitionen oder aufwendige Technik optimieren. Gerade hier ist eine reibungslose Kommunikation essenziell und sollte auf keinen Fall zu kurz kommen. Mit Snom-Endgeräten und Multizellenlösungen verfügt der Fachhandel über zuverlässige und hochmoderne Technologien, die den Arbeitsalltag des Krankenhauspersonals konkret vereinfachen.

Das Krankenhaus Von Morgen

Das Potenzial KI-basierter Systeme stärker nutzen – das soll durch das Konsortialprojekt „SmartHospital.NRW“ vorangetrieben werden. Im kürzlich eröffneten Projekt-Showroom in Essen-Rüttenscheid soll digitale Medizin erlebbar gemacht werden. Zu den ersten ausgestellten Lösungen gehören

• ein Prototyp zur multimodalen Steuerung zur Unterstützung in der Angiografie,

• ein Sprachsteuerungssystem für Patienten, das Fragen zu anstehenden Terminen und weiteren Informationen rund um den Krankenhausaufenthalt beantwortet,

• ein KI-gestütztes Tool, das bei der Erstellung von Arzt- und Entlassbriefen unterstützt, das Datenmodell gesundheitsökonomische Daten und somit die Kosten für jede mögliche Behandlung und jeden möglichen Therapiepfad.

• eine KI-gestützte Gesundheitsdatenanalyse, um pflegerelevante Risikofaktoren frühzeitig vorherzusagen.

„Wichtig bei der Entwicklung der Technologien im Rahmen des Projektes SmartHospital.NRW ist es, dass diese ganzheitlich betrachtet und so realitätsnah wie möglich im klinischen Setting getestet werden. Dazu zählt auch, dass wir zugehörige Themen wie Qualifizierungsbedarfe, Change-Prozesse und Vorgehensmodelle von vornherein mitdenken“, kommentierte Dr. Anke Diehl, Chief Transformation Officer der Universitätsmedizin Essen, bei der Eröffnung des Showrooms, der für Fachpublikum sowie alle interessierten Bürger geöffnet ist. Die Universitätsmedizin Essen hat die Konsortialführung für das Projekt übernommen.

Auch für Operationen wird der Einsatz von KI stetig weiterentwickelt. Die robotergestützte Chirurgie ist vor allem in größeren Kliniken längst angekommen. Bei minimalinvasiven OPs zum Beispiel werden sehr kleine Instrumente und eine Minikamera verwendet. „Die rechnergestützte Vergrößerung des Operationsgebiets bietet eine deutlich vergrößerte Darstellung. Zum anderen können mithilfe der Kameras Blickwinkel eingestellt werden, die man der herkömmlichen Chirurgie so nicht hat“, beschreibt Dr. med. Andreas Seekamp, Universitätsprofessor und Direktor der Klinik für Orthopädie und Unfallchirurgie in Kiel, die Vorteile des computergestützten Verfahrens.

Bei der robotergestützten Chirurgie seien die kleinen OP­Instrumente dann sogar an Roboterarmen befestigt – was einen größeren Bewegungsspielraum und eine höhere Präzision ermögliche. Wie

Dr. Seekamp im Rahmen des Deutschen Chirurgie ­Kongresses erläuterte, sitzt der Chirurg währenddessen an einer Konsole mit hochauflösendem Monitor, was auch für die Körperhaltung schonender sei als stundenlanges Stehen. Während der OP nimmt der Roboter die Bewegungen der Hände über ein elektromagnetisches Feld und Joysticks auf. „Diese Bewegungen führt der Roboter über winzige Instrumente aus und eliminiert dabei auch das natürliche Ruhezittern der Hände“, betont Seekamp. Ersetzt wird der Chirurg trotz aller KI aber nicht. Laut Seekamp sei die roboterassistierte Chirurgie eher ein additives Verfahren, dass das minimalinvasive Spektrum erweitere. „Bis heute gibt es kein System, welches ohne eine/­n erfahrene/­n und versierte/­n Chirurgen oder Chirurgin auskommt“, betont der Universitätsprofessor. Zumal die Roboterassistenten derzeit noch sehr teuer sind. „Hinzu kommt, dass die Anwendung eines OP­Roboters bei der Abrechnung durch die Fallpauschalen nicht lohnend vergütet wird“, gibt Dr. med. Thomas Schmitz­Rixen, Generalsekretär der Deutschen Gesellschaft für Chirurgie, zu bedenken. Auch das Fehlen qualitativ hochwertiger Vergleichsstudien zwischen herkömmlichen Methoden und der bild­ und computergestützten robotischen Chirurgie sei ein Grund dafür, dass die Technik noch nicht flächendeckend verfügbar sei.

Bislang eine Zukunftsvision ist die Fern­ OP. Der räumlichen Entkoppelung vom OP­Saal seien derzeit aufgrund der erforderlichen hohen Übertragungsgeschwindigkeiten enge Grenzen gesetzt. „Irgendwann müssen die Operateure und Operateurinnen aber nicht mehr vor Ort sein; können vielleicht von ihrem Office als Chefchirurgin oder Chirurg in einen schwierigen Operationsschritt eingreifen“, ist Schmitz­Rixen sicher. Derzeit geht ohne Mensch aber noch nichts. „Kein Roboter macht etwas selbstständig“, versichert Seekamp. „Am Ende steht immer der Operateur.“

HEALTHCARE POWER SOLUTIONS