Schwerpunkt

Gesünder durch Datensammeln?

Bei der Digitalisierung liegen zunächst einmal die Vorteile auf der Hand: Denken Sie daran, wie viele Fehler vermieden werden könnten, wenn es keine handschriftlichen Notizen in den Patientenakten mehr gäbe – Hieroglyphen, die Ärztinnen und Ärzte häufig gezwungen sind zu erraten. Diese Übernahmefehler könnten der Vergangenheit angehören, ebenso könnte man endlich von der Vollständigkeit der Befunde ausgehen, auch wäre eine bessere Kommunikation möglich, zum Beispiel bei wechselnden Besetzungen oder Zuständigkeiten in Kliniken oder bei der interdisziplinären Zusammenarbeit.

Digitalisierung bietet aber nicht nur Chancen für Patientenschaft und Forschung, sie öffnet dieses Feld auch für Geschäfte von Konzernen. Im November wurde durch einen Whistleblower bekannt, dass Google die Gesundheitsdaten von bis zu 50 Millionen amerikanischer Patientinnen und Patienten gesammelt und verarbeitet hat, die von US-Gesundheitsorganisationen bereitgestellt wurden. Dabei handelt es sich laut New York Times um digitale Gesundheitsakten, die mitunter persönliche Informationen enthalten. Hintergrund ist, dass Unmengen von Daten benötigt werden, um die Algorithmen zu trainieren, damit zum Beispiel Krankheiten früher diagnostiziert werden können. Außerdem hätten mindestens 150 Personen Zugriff gehabt auf diese Informationen. Ebenfalls im November wurde bekannt, dass Google Fitbit, einen Hersteller von Fitnessuhren, für 2,1 Milliarden US-Dollar gekauft hat. Google erhielt den Zuschlag übrigens vor Facebook. Das Beispiel deutet an, wie interessant Gesundheitsdaten für Konzerne sind.

Redakteurinnen und Redakteure der Re-tina aktuell geben im Schwerpunkt dieser Ausgabe zunächst einen Überblick zu den fünf wichtigsten Begriffen, die immer wieder genannt werden, wenn es um die Digitalisierung im Gesundheitswesen geht: Künstliche Intelligenz (KI), Big Data, Telemedizin, E-Health und Robotik. Imke Tyarks geht in ihrem Beitrag auf die digitale Entwicklung in der Ophthalmologie ein, Antje Huke nimmt das im Dezember in Kraft getretene Digitale-Versorgung-Gesetz (DVG) unter die Lupe. Cordula von Brandis-Stiehl beschäftigt sich schließlich im letzten Beitrag mit den ethischen Fragen, die aufgeworfen werden, wenn etwa der Mensch als Mediziner hinter KI und Robotern in die zweite Reihe tritt.

Quelle: https://www.internetworld.de/online-marketing/google/google-sammelt-millionen-gesundheitsdaten-2340595.html https://www.theguardian.com/technology/2019/nov/12/google-medical-data-project-nightingale-secret-transfer-ushealth-information https://www.zeit.de/digital/mobil/2019-11/fitbit-smartwatchanbieter-google-uebernahme

KI und Big Data – Mit KI-Systemen maßgeschneiderte Therapien entwickeln

Von Redakteurin Vera Schwarz und Redakteur Peter Bachstein

Der digitale Fortschritt verändert auch die Verhältnisse im medizinischen Bereich. So können auf der Basis von Big Data KI-Systeme personalisierte Therapien entwickeln, was bei vielen Netzhauterkrankungen ein entscheidender Vorteil ist. Die Systeme müssen aber auch gegen Hackerangriffe geschützt werden.

KI ist nicht nur der Roboter

Wenn von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin die Rede ist, taucht sofort der Gedanke auf, dass ein Roboter im weißen Kittel den Blutdruck misst oder gar die Augen operiert. In der Tat könnten autonome Maschinen solche Arbeiten übernehmen, ohne dass im Hintergrund ein Mensch die Zügel in der Hand hält. KI ist jedoch keineswegs auf den Roboter reduziert zu betrachten. Vielmehr handelt es sich dabei ganz allgemein um ein lernfähiges System, das Muster erkennt und Probleme selbstständig lösen kann. Ob die Lösung des Problems anschließend einen medizinischen Roboter oder einen Chirurgen aus Fleisch und Blut zum Operieren veranlasst, spielt nicht die entscheidende Rolle.

KI in der Augenheilkunde

Die Augenheilkunde bietet durchaus günstige Bedingungen für den Einsatz von KI. Ein wichtiger Grund dafür ist, dass in diesem Teilbereich der Medizin bildgebende Verfahren und die darauf folgende Bildanalyse schon seit längerer Zeit im Einsatz sind.

Die entsprechende Hardware, zum Beispiel Kameras oder Laserscanner, muss also nur noch mit der KI vernetzt werden. Diese führt die Augenuntersuchung eigenständig durch, serviert anschließend den zuständigen Ärztinnen und Ärzten die Untersuchungsergebnisse sowie die Diagnose und macht obendrein noch Therapievorschläge. Zusätzlich verbessert die KI als lernendes System dabei mit jedem Bild die Qualität ihrer Algorithmen und damit auch die Qualität ihrer Kompetenz in Sachen Diagnose. So sind KI-Systeme prinzipiell schon in der Lage, Diabetische Retinopathien zu erkennen.

Das Potenzial von KI bezüglich Netzhaut diagnostik ist damit aber noch lange nicht ausgeschöpft. Inzwischen wird an der sicheren Vernetzung von OCT-Geräten mit KI-Systemen getüftelt. Das ist allerdings eine sehr große Herausforderung für die Lernfähigkeit des Algorithmus, weil das OCT dreidimensionale Bilder liefert, während Kameras hier nur zweidimensionales Material zu bieten haben. Auf alle Fälle ist sicher, dass KI die gerade bei Netzhauterkrankungen notwendige Personalisierung von Therapien weiter vorantreibt. Auch das Editieren von Genen lässt sich mit KI zielgerichteter, schneller und kostengünstiger durchführen als mit herkömmlichen Methoden.

KI braucht Big Data

Die Arbeit hoch entwickelter KI basiert auch auf dem Wissen und je mehr ihr davon zur Verfügung steht, desto besser. Das bedeutet, dass die Qualität der KI abhängig ist von der Datenmenge, auf die sie zurückgreifen kann. Dabei handelt es sich einerseits um allgemeine Daten – also beispielsweise über medizinische Grundlagen und vorhandene Therapien. Zum anderen benötigt die KI aber auch möglichst viele Daten von Patientinnen und Patienten. Am besten ist es, wenn ihr ein möglichst komplettes digitales Abbild zur Verfügung steht. Ist ein solches vorhanden, was heutzutage technisch kein Problem mehr ist, wird vom „digitalen Doppelgänger“ oder vom „digitalen Zwilling“ gesprochen. An diesem kann etwa die KI Therapien ausprobieren, um auf diese Weise zu testen, wie wirkungsvoll sie ist und wo ihre Risiken und Nebenwirkungen liegen, auch im Hinblick auf die Besonderheiten Einzelner. Am Ende dieser Testreihe steht dann idealerweise die für Patientinnen und Patienten ganz persönlich passende Therapie, die dann auch gefahrlos verabreicht werden kann.

Und wie sieht es aus mit den Gefahren?

Diese Frage gehört grundsätzlich mit dazu, wenn von Big Data und KI gesprochen wird. Das ist auch im Hinblick auf ihren Einsatz im medizinischen Bereich nicht anders. Dabei ist zu berücksichtigen, dass schon die einfachsten Serviceroboter lernfähige Maschinen sind, die etwa in der Klinik autonom das Mittagessen liefern. Das bedeutet, dass auch diese Geräte bereits Unmengen an Daten verarbeiten. Die Datenmenge, die das gesamte KI-System eines Krankenhauses verarbeitet, ist um ein Vielfaches größer. Diese Datenmengen sind selbstverständlich für Hacker hochinteressant, weil man sie verkaufen und so zu Geld machen kann. Des Weiteren könnten Hacker auch das komplette System übernehmen, das ja Teil des World Wide Web ist. Dann wären sie in der Lage, sämtliche Aktionen des Systems zu steuern. Es ist also notwendig, diese KI-Systeme gegen Hacker-angriffe zu schützen. Krankenhäuser, die KI zum Nutzen der Patientenschaft einsetzen wollen, brauchen daher nicht nur medizinisches Personal, sondern auch Informatiker, die sich auf dem Gebiet der Internet Security gut auskennen.

Zuletzt geändert am 09.07.2020 09:42