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Wie kann die Behandlung eines Patienten verbessert werden und Technologie an dieser Stelle helfen?
Viele Patienten profitieren bereits von der Unterstützung durch KI-basierte medizinische Anwendungen wie cloudbasierter Spracherkennung und die Bewertung von Bilddaten, insbesondere im Bereich der Onkologie bzw. Radiologie. Bei der Standardisierung der Daten und deren Austausch steht man aber in deutschen Krankenhäusern noch ziemlich am Anfang. In der Regel arbeiten in den Klinken verschiedene Silo-Systeme wie Intensivstation, Notfallambulanz oder stationäre Versorgung autark nebeneinander – ohne dass untereinander ein wirklicher Austausch stattfinden würde. Das Ziel heißt daher: semantische Interoperabilität. Daten werden von A codiert und von B inhaltlich verstanden. Dann können die Algorithmen der künstlichen Intelligenz für Krankenhäuser sowohl wirtschaftlich als auch qualitativ genutzt werden: Indem Daten korrekt, vollständig und unkompliziert an alle Instanzen der Behandlung geliefert werden und über diese Effizienzsteigerung auch die Erlössituation eines Krankenhauses optimiert werden kann. Die Daten können inhaltlich miteinander verknüpft und für die Therapie – sowohl im Sinne einer Empfehlung als auch im Sinne einer Prüfung – genutzt werden.
Moderne KI-Anwendungen für deutsche Krankenhäuser
So stellt sich eine generative Künstliche Intelligenz „KI-Anwendungen für das Gesundheitswesen“ vor. Eine Darstellung mit kreativen Qualitäten und viel Raum für Interpretationen.
Das Unternehmen ID mit Sitz in der Hauptstadt ist Spezialist für die Strukturierung von medizinischen Daten für die Dokumentation und Codierung, für die Qualitätssicherung und das sichere Medikamentenmanagement. ID-Produkte verarbeiten sämtliche Daten, die rund um einen Patientenaufenthalt anfallen. Unabhängig davon, mit welchen IT-Systemen vor Ort gearbeitet wird und wie Patientendaten erfasst werden. Ein hilfreicher Service für Krankenhäuser, sich zeitgemäß und erfolgreich für die Zukunft aufzustellen. Dr. André Sander, CTO bei ID, erläutert dazu einige wertvolle Anwendungen für den Krankenhausalltag: „Wir haben Systeme entwickelt, die Daten aus unterschiedlichen Quellen für verschiedenste Anwendungszwecke von der Forschung bis zur Behandlung codieren. Dadurch können z. B. semantische Zusammenhänge hergestellt werden, durch die deutlich wird, dass ein bestimmtes Medikament für einen Patienten besser geeignet ist als ähnliche Präparate. Oder man kann aus den Laborwerten die Schlussfolgerung ziehen, dass ein Patient niereninsuffizient ist. Und aus dieser Niereninsuffizienz ergibt sich, dass ein bestimmtes Medikament kontraindiziert ist oder die Dosis falsch gewählt wurde. Das System unterstützt im Hintergrund und weist auf mögliche Probleme hin, die der Arzt übersehen könnte.“ Auch sprachliche Besonderheiten wie mehrdeutige Abkürzungen und Idiome sind in medizinischen Texten immer wieder ein großes Problem. Generative Modelle hingegen können den gesamten Kontext eines solchen Textes berücksichtigen und sind so sehr treffsicher, was die Auflösung von solchen Abkürzungen betrifft.
Digitale Daten müssen maschinenverständlich sein. Wir wollen sicherstellen, dass Inhalte zwischen Computern übertragen werden können und ein Computer den Inhalt auch sinnvoll einsetzen kann,
so Dr. Sander.
ID-Produkte arbeiten mit einer Kombination aus regelbasierter und machine learning KI. Der große Vorteil: im Gegensatz zu reinen machine learning-Verfahren, geben diese dem Anwender die notwendige Transparenz zurück und können Hinweise und Entscheidungen explizit begründen. Bei solchen Systemen wird menschliches Wissen Stück für Stück dem Algorithmus beigebracht. Im Gegensatz zu machine learning-Verfahren, die, um zu lernen, auf sehr große und damit oft klinikübergreifende Patientendaten zurückgreifen müssen und daher schwierig datenschutzkonform zu implementieren sind.
„Für uns ist es wichtig, dass Software, die am Patienten eingesetzt wird, immer ein Medizinprodukt sein wird, das ist gar keine Frage. Denn ich möchte mich als Patient darauf verlassen, dass bei der Behandlung mit einer KI-Unterstützung eine nachvollziehbare und geprüfte Qualität zum Einsatz kommt.“ Was er sich für die Zukunft wünscht? „Ich möchte sicherstellen, dass nicht nur die Behandlung des Patienten lege artis erfolgt, sondern sämtliche eingesetzte Software ebenso hochwertig entwickelt und zertifiziert wird.“
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