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Veröffentlicht: 03.12.2019


Health IT Talk: Frühwarnsystem

unterstützt Intensivmediziner

Ein angehender Herzchirurg am DHZB hat eine intelligente Software zur Früherkennung postoperativer Komplikationen entwickelt. Das medizinische „Frühwarn“-System war Thema des Health IT Talks Berlin Brandenburg Dezember 2019 im 13. Jahr mit über 50 Teilnehmern.

„Big Data und Artificial Intelligence (AI) haben in der Medizin großes Potenzial, bislang wurden allerdings nur wenige praktische Anwendungen entwickelt und retrospektiv evaluiert“, erklärte Dr. Alexander Meyer, Informatiker und Mediziner in Ausbildung zum Facharzt für Herzchirurgie am Deutschen Herzzentrum Berlin (DHZB). Die Arbeitslast der Mediziner ist erheblich. Dabei müssen Messwerte und Kurven richtig interpretiert und priorisiert werden. Die Ärzte treffen lebenswichtige Entscheidungen, oft allein und in Zeitnot.


Referent Dr. Alexander Meyer, Informatiker und Mediziner in Ausbildung zum Facharzt für Herzchirurgie am Deutschen Herzzentrum Berlin (DHZB)

Mustererkennung und Machine Learning

Diese Notlage inspirierte Alexander Meyer: Eine Software könnte dabei helfen, die Daten im Sinne eines Frühwarnsystems rasch und richtig zu interpretieren. Intelligente Systeme zeichnen sich bisher aus, dass Regeln und Daten, klassisch programmiert, zu Antworten führen. Bei AI ist es ganz anderes. Hier führen nämlich Daten und Antworten über Machine Learning zu neuen Regeln. Alexander Meyer meinte: „Wir handeln reaktiv anstatt vorausschauend. AI kann sehen, was wir nicht entdecken“. Dies ist Kernfeld von Mustererkennung und Machine Learning.

Reiner Petersen, Leiter Informationstechnik im Deutschen Herzzentrum Berlin, moderierte den Health IT Talk Berlin Brandenburg.

Sein neu entwickeltes AI-System soll das ändern können. Es bewertet bei Intensivpatienten das Risiko für bestimmte Komplikationen und warnt Pflegekräfte wie Ärzte vor, noch bevor es zu „echten“ Symptomen bei Patienten der Intensivstation kommt. Die Software kann Symptome identifizieren, noch lange bevor sie für Ärzte und Pflegekräfte ersichtlich werden. Potenziell lebensbedrohliche Zustände können somit vorausgesagt und rechtzeitig durch entsprechende therapeutische Maßnahmen vermieden werden.

Alexander Meyer führte aus: „Vor allem geht es uns dabei um die intensivmedizinische Nachbehandlung von Patienten, die am Herzen operiert wurden. Hier gibt es eine Reihe bekannter postoperativer Komplikationen, die umso besser behandelt werden können, je früher sie erkannt werden.“ Das Team der Intensivstation am DHZB verfüge zwar über die bestmöglich technische Ausstattung, Erfahrung und Expertise, dennoch gäbe es Fälle, in denen Komplikationen erst spät diagnostiziert werden können, insbesondere in Phasen besonders hoher Arbeitsbelastung und angesichts einer Vielzahl unterschiedlicher Überwachungsdaten.

Modell-Transparenz und Entscheidungstransparenz

Das von Dr. Alexander Meyer und seinem Team entwickelte Monitoring-System setzt alle Messwerte in Echtzeit in Bezug zu einander und wertet sie hinsichtlich erster Anzeichen drohender Komplikationen aus. Es basiert auf der enormen „Erfahrung“ der Messwerte von über 11.000 intensivmedizinischen Behandlungen am DHZB, mit denen die künstliche Intelligenz „gefüttert“ wurde. Maxime dabei sind Modell-Transparenz sowie Entscheidungstransparenz. Dabei bleibt für den sinnvollen Einsatz Zusammenarbeit von Domain-Experten mit AI-Experten wichtig.

Das System läuft am Deutschen Herzzentrum Berlin im Testbetrieb, zunächst ausschließlich zu wissenschaftlichen Zwecken. Anhand der dabei gewonnen Daten erfassen und bewerten Dr. Meyer und sein Team die Vorhersagequalität der künstlichen Intelligenz nun im Rahmen einer aufwändigen Studie so akkurat wie irgend möglich. „Stark vereinfacht gesagt zeigen unsere Daten, dass postoperative Komplikationen mit Hilfe der neuen Software tatsächlich früher und zuverlässiger vorausgesagt werden konnten, als es dem Menschen im klinischen Alltag möglich wäre – und dass das System immer besser wird, je mehr es lernt“.

Alexander Meyer betonte: „Wir können und wollen dem Intensivmediziner die Entscheidungen nicht abnehmen“, und unterstrich: „Aber wir wollen ihm dabei helfen, die richtige Entscheidung sehr früh zu treffen und dem Patienten damit vielleicht das Leben zu retten“. Doch er bleibt realistisch: „Wir müssen den Einsatz von Artificial Intelligence ebenso validieren wie ein Arzneimittel.“

www.dhzb.de

Dr. Alexander Meyer gehört zu den Studienleitern (PI) des durch das Bundesministerium für Forschung und Bildung geförderten Berliner Zentrums für Maschinelles Lernen (BZML), wesentliche Punkte seiner Entwicklung sind bereits zum Patent angemeldet.

Bereits 2017 wurde Dr. Alexander Meyer in das „Clinician Scientist Program“ am Berlin Institute for Health (BIH) der Charité und des Max-Delbrück-Centrums für Molekulare Medizin aufgenommen.

Das Förderprogramm ermöglicht Ärztinnen und Ärzten eine strukturierte Facharztweiterbildung mit genug „geschützter Zeit“ für klinische und grundlagenorientierte Forschung. Dabei geht es vor allem um Translation, also die Umsetzung von Ergebnissen der Grundlagenforschung in der klinischen Anwendung. Das Projekt fördert das „Digital Health Accelerator“-Programm des BIH.

Ergebnisse der Studie von Dr. Alexander Meyer erschienen in „The Lancet Respiratory Medicine“, dem Fachableger für Intensivmedizin von „The Lancet“, einer der bedeutendsten internationalen medizinischen Fachzeitschriften.

https://www.bihealth.org/

https://www.bzml.de/


Health-IT-Talk Berlin-Brandenburg

Im monatlichen Health-IT-Talk Berlin-Brandenburg tauschen sich verbands- und fachrichtungsübergreifend Branchenkollegen zur Digitalisierung der Gesundheitswirtschaft aus (Berufsverband Medizininformatik BVMI, Bundesverband der Krankenhaus IT-Leiterinnen/Leiter e.V KH-IT, Verband der Software-, Informations- und Kommunikations-Industrie in Berlin und Brandenburg e.V. SIBB, TMF – Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V.). Durchschnittlich nehmen rund 50 Health-IT Kollegen die Möglichkeit zum Lernen, Diskutieren und Vernetzen wahr. Es ergibt sich ein „interkulturelles“ Networking zwischen Anwendern, Herstellern, Beratern, Politikern, Forschern und Patienten. Über die Jahre hinweg hat sich für die Health-IT eine Signalwirkung für das Bundesgebiet und darüber hinaus entwickelt. Unterstützt durch Non-Profit-Organisationen ist die Reihe zudem frei von wirtschaftlichen Interessen und kostenfrei für die Teilnehmer.

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von Wolf-Dietrich-Lorenz

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