Interview
13. März 2021 6:05  Uhr

Clever genutzte Daten sind die beste Medizin

Von der Orthese aus dem 3-D-Drucker bis zum voll automatischen Abrechnungstool: Die Medizininformatikerin Prof. Dr. Eva Rothgang ist davon überzeugt, dass die Digitalisierung in der Medizin enormes Potenzial hat.

Medizininformatikerin Prof. Dr. Eva Rothgang | Foto: OTH Amberg-Weiden

Von Stephanie Burger

Frau Professorin Rothgang, in welchen Bereichen der Medizin entstehen derzeit die meisten digitalen Innovationen?

Prof. Dr. Eva Rothgang: Eigentlich in allen Bereichen. Ein enormes Innovationspotenzial liegt zum Beispiel im 3-D-Druckverfahren. Damit ist es möglich, Orthesen und Prothesen vollkommen individuell und mit neuen, verbesserten Produkteigenschaften herzustellen. Auch in der Zahntechnik schreitet die Digitalisierung schnell voran. Die konventionelle Abformung des Mundes wird beispielsweise zunehmend durch einen digitalen Scan ersetzt, der dann an das Zahntechniklabor gesendet wird. Das Ergebnis ist viel präziser und für den Patienten berührungslos.

Welche Chancen eröffnen die Daten, die ja gerade auch durch medizinische Geräte zuhauf anfallen?

Darin liegt ein riesiges Nutzenpotenzial. Wir forschen beispielsweise daran, die Abrechnung von Magnetresonanztomografieuntersuchungen auf Basis der Daten, die das Gerät sowieso sammelt, zu automatisieren. Denn eine MRT-Abrechnung ist relativ komplex, weil es eine Vielzahl an Abrechnungsziffern gibt. Der MRT-Scanner weiß aber, welche spezielle Bildgebung gefahren wurde, welche Sequenzen untersucht wurden und ob beispielsweise der Patient ein Kontrastmittel bekommen hat. Aus diesen Daten können wir einen Algorithmus formen, der die Abrechnung zum großen Teil automatisiert.

Die größte Herausforderung ist die große Heterogenität der Systeme.

Welche Herausforderung steckt in der Nutzbarmachung von Daten?

Die größte Herausforderung ist die große Heterogenität der Systeme. Nicht nur in den Krankenhäusern, aber eben auch dort, finden wir oft eine gewachsene IT-Landschaft mit vielen verschiedenen Systemen vor. Zwischen ihnen Schnittstellen zu schaffen, sodass sie kommunizieren können, ist schwierig. Man hat zwar oft Daten vorliegen, aber im falschen System. Es ist eine große Digitalisierungsaufgabe, dieses Problem anzugehen. Nicht zuletzt ist es auch eine Investitionsentscheidung, weil es bedeutet, sich von alten Systemen zu trennen.

Wo erwarten Sie die nächsten wissenschaftlichen Durchbrüche bei Anwendungen von künstlicher Intelligenz in der Medizin?

Kürzlich ist Google oder vielmehr Deepmind, einer Tochter des Konzerns, etwas gelungen, das in der Diskussion um Corona beinahe untergegangen ist, in Fachkreisen allerdings als revolutionär betrachtet wird: Deepmind hat ein KI-Werkzeug gebaut, das eine der schwierigsten Aufgaben in der Molekularbiologie – Vorhersagen auf Basis einer Abfolge von Aminosäureproteinen zu treffen – besser, effektiver und schneller lösen kann als ganze Teams der besten Forscher der Welt. Um die Bedeutsamkeit dieses Durchbruchs zu verstehen: Die Aminosäureproteine sind die Grundbausteine des Lebens. Sie ausrechnen zu können bedeutet, dass der Medizin ganz neue Ansätze für die Heilung von Krankheiten zur Verfügung stehen werden. Das auf maschinellem Lernen basierende Programm hat ein wissenschaftliches Rätsel gelöst, an dem seit 50 Jahren geforscht wird. Über diesen sensationellen Erfolg hinaus eröffnet KI aber auch riesige Chancen für Diagnostik, Therapie und Prozessoptimierung.

Das auf maschinellem Lernen basierende Programm hat ein wissenschaftliches Rätsel gelöst, an dem seit 50 Jahren geforscht wird.

Können Sie das Potenzial der KI anhand von Beispielen verdeutlichen?

KI ist immer dort wirkmächtig, wo in einer Vielzahl an Daten Zusammenhänge gesucht werden können. So können wir aus den Daten beispielsweise erkennen, welche Therapie bei welcher Verlaufsform einer Krankheit zu welchem Ergebnis geführt hat. Um einen entsprechenden Algorithmus zu entwickeln, brauchen wir allerdings Unmengen an Daten. Deshalb arbeiten wir heute in der Forschung kollaborativ. So stellt beispielsweise das renommierte Massachusetts Institute of Technology, das MIT, Forschern weltweit eine riesige Datenbank zur Verfügung, in der 60.000 nicht-personalisierte Patientendatensätze, ein Teil davon aus Intensivstationen, zusammenlaufen. Diese können Wissenschaftler nutzen, um ihre KI-Anwendungen damit zu trainieren. Ein Beispiel aus dem Bereich der Prozessoptimierung mithilfe von KI, an dem wir gerade forschen, ist die intelligente Krankenhaus-Personalbedarfsplanung – ein Thema, das aufgrund von Corona noch einmal an Bedeutung gewonnen hat. Denn der Pflegepersonalmangel hat sich ja als eines der zentralen Probleme herausgestellt. Deshalb ist es wichtig, den Personaleinsatz möglichst effizient zu planen und zu steuern. Mithilfe von KI kann man beispielsweise Vorhersagen treffen, wann wie viele Patienten kommen und wann wie viel Personal ausfällt. Anstatt die Schichten im Krankenhaus immer gleich zu besetzen, erlaubt dieses Tool eine intelligente Anpassung, weil es eben ganz neue Zusammenhänge erkennt. Unsere Lösung war als Antwort auf die Pflegepersonaluntergrenzen-Verordnung gedacht, weil diese die ohnehin nicht einfache Schichtplanung noch einmal verkompliziert hat. Eine intelligente Personalbedarfsplanung hat enorme Vorteile – für die Einrichtungen, aber auch für das Personal, weil die Überlastungsgefahr dadurch geringer wird.

Wie digital wird in den Kliniken heute bereits gearbeitet?

Weit verbreitet ist die digitale Patientenakte. Und im Zuge der Coronakrise hat die digitale Sprechstunde einen Schub bekommen. Ein aktuelles Digitalisierungsbeispiel ist auch das DIVI-Intensivregister, das erst in diesem Frühjahr von der Deutschen Interdisziplinären Vereinigung für Intensiv- und Notfallmedizin, kurz DIVI, und dem Robert-Koch-Institut aufgebaut wurde. In diesem Register werden täglich Daten zu den derzeitigen intensivmedizinischen Behandlungskapazitäten in Deutschland veröffentlicht. Etwas Vergleichbares gab es vorher nicht. Aber auch die Pflegedokumentation wird immer digitaler. Wir haben beispielsweise ein System entwickelt, das den komplexen und fehleranfälligen Prozess der Dokumentation für die Pflegepersonaluntergrenzenverordnung weitgehend automatisiert. Und nicht nur das, auch Visualisierungen unterschiedlicher Art sind möglich. Im Pflegecontrolling können auf Knopfdruck Reports erstellt werden, beispielsweise über die Belegungssituation in den einzelnen Stationen. Der Report bringt die Daten in einheitliche Formate und bereitet sie übersichtlich und mit interaktiven Grafiken auf. Das System kann den administrativen Aufwand signfikant reduzieren. Aktuell befindet es sich in der Testphase in einzelnen Kliniken.

Prof. Dr. Eva Rothgang

Seit 2017 hat Prof. Dr. Eva Rothgang eine von 20 Forschungsprofessuren inne, die das Zentrum Digitalisierung.Bayern im Freistaat vergeben hat. Die Medizininformatikern baut an der Ostbayerischen Technischen Hochschule Amberg-Weiden im Studiengang Medizintechnik das innovative Lehr- und Forschungsgebiet „Digitale Prozessketten in der medizinischen Versorgung und Medizintechnik“ weiter aus. Ihre Forschung soll unter anderem dazu beitragen, Behandlungsstrategien und Medizintechnikprodukte zu verbessern und zu individualisieren.