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Digital Health Meilensteine auf dem Weg zum modernen Krankenhaus

| Autor: Susanne Ehneß

Wie schreitet die Digitalisierung in den Krankenhäusern voran? Und wie können Ärzte konkret von digitalen Tools profitieren? Darüber haben wir mit PD Dr. Felix Nensa, Leiter der Arbeitsgruppe für Künstliche Intelligenz am Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie an der Universitätsmedizin Essen, gesprochen.

In der Radiologie kommen bereits einige KI-Tools zum Einsatz, die im Hintergrund die Effizienz steigern: „Ein gutes Beispiel dafür sind Rekonstruktionsalgorithmen im CT“, erklärt Dr. Nensa
In der Radiologie kommen bereits einige KI-Tools zum Einsatz, die im Hintergrund die Effizienz steigern: „Ein gutes Beispiel dafür sind Rekonstruktionsalgorithmen im CT“, erklärt Dr. Nensa
(© Universitätsmedizin Essen)

Dr. Felix Nensa, die Digitalisierung ist auch im medizinischen Bereich ein Topthema. Welche digitalen Lösungen werden in den Kliniken derzeit tatsächlich eingesetzt?

Dr. Nensa: Bislang werden noch relativ wenige Lösungen in Kliniken eingesetzt. Ich spreche hier gerne von drei Wellen, mit denen wir es zu tun haben: Die erste Welle umfasst die fertigen Lösungen, die bereits erfolgreich eingesetzt werden oder für die noch die Zulassung fehlt. Daneben fallen in diese Kategorie Lösungen, die zwar technisch verfügbar wären, aber keinen praktischen Mehrwert bieten und deshalb nicht genutzt werden. Die zweite Welle ist das, was voraussichtlich in bis zu fünf Jahren Einzug halten wird. Und mit der dritten Welle sind Lösungen gemeint, die zwar ein Potential aufweisen, aber Stand heute noch mindestens fünf Jahre, in der Regel aber noch deutlich länger, brauchen, um im Klinikalltag zum Einsatz zu kommen.

Was sind aktuelle Beispiele für diese drei Kategorien?

Dr. Nensa: Aktuell kommen zum Beispiel in der Radiologie bereits einige Tools zum Einsatz, die im Hintergrund die Effizienz steigern. Ein gutes Beispiel dafür sind Rekonstruktionsalgorithmen im CT. Die durch die Strahlen erzeugten Schwächungsprofile werden in Bilder zurückgerechnet. Das ist ein ganz entscheidender Schritt, weil die Bildqualität davon maßgeblich abhängt. Die Bildqualität ist umso besser, je höher die Strahlendosis ist. Mithilfe der Algorithmen auf Basis von Künstlicher Intelligenz (KI) kann jedoch die Strahlenbelastung verringert werden, ohne Einbußen bei der Bildqualität hinnehmen zu müssen. Das heißt: Je besser die KI, desto besser sind die Bilder. Es ist beeindruckend, wie gut die Darstellungsqualität bei vergleichsweise geringer Dosis tatsächlich ist und in welchem Tempo die Rechner mittlerweile arbeiten.

Die zweite Welle umfasst Tools, die die Arbeit nachhaltig erleichtern können. Sie unterstützen bei Quantifizierungsaufgaben, wie etwa bei der Vermessung von Organen in der Radiologie oder bei der Bewertung von Gewebeproben in der Pathologie. Pathologen müssen zum Beispiel prüfen, ob die Ränder von Gewebeproben tumorfrei sind. Dazu müssen sie riesige Flächen auf so genannten Slices absuchen. Hier könnte KI die erste Prüfung übernehmen und „Hotspots“ definieren, auf die der Pathologe zuerst schauen sollte.

Radiomics-Tools für Diagnose und Therapie sind hingegen aktuell noch Pilotstudien. Auch Lösungen, mit denen Patientenakten komplett mithilfe von KI durchgearbeitet werden könnten, sind noch Zukunftsmusik. Gerade was die Interpretation von Texten anbelangt (NLP, NLU) fehlen noch entsprechende Tools, etwa zur Erstellung oder Analyse von Arztbriefen. Ich denke, durch die Einführung der ePA wird das ein heißes Thema werden. Hier ist es denkbar, Sammlungen von Textdokumenten, wie zum Beispiel Entlassbriefe und OP-Berichte, mithilfe von KI so zu analysieren und zu strukturieren, dass zum einen Ärzte einen schnellen Überblick über die Krankenakte eines Patienten erhalten, zum anderen aber auch klassische computergestützte Anwendungen, wie beispielsweise Clinical Decision Support Systeme, damit arbeiten können.

Ihre Arbeitsgruppe fokussiert die Künstliche Intelligenz. Wohin entwickelt sich das moderne Krankenhaus speziell in diesem Bereich?

Dr. Nensa: Tatsächlich geht es bei unserer Arbeit zu 50 Prozent um Daten- und System-Integration sowie um Vernetzung, sprich erstmal darum, semantische Interoperabilität für den Einsatz der KI zu schaffen. KI soll Probleme lösen und sich in Workflows integrieren, dabei verständlich, bedienbar und vertrauenswürdig sein. Das erfordert mehr, als sich nur um KI zu kümmern.

So kann zum Beispiel der Kreatininwert in den verschiedenen Abteilungen eines Krankenhauses ganz unterschiedlich codiert sein. Dann müssen einheitliche Formate wie FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) sowie Nomenklaturen und Klassifikationen wie SNOMED CT, LOINC und ICD eingeführt werden. Das ist eine zwingende Voraussetzung für die meisten KI-Anwendungen, weil sie auf solchen Daten aufsetzen.

Wir beschäftigen uns auch mit anderen digitalen Tools, die auf strukturierten Daten aufsetzen. Vor dem Hintergrund der Corona-Pandemie haben wir beispielsweise Bots für Messenger entwickelt. Diese sind eigentlich nur ein Nebenprodukt unserer Arbeit, aber ihr Einsatz ist ein wesentlicher Bestandteil unserer Entwicklung zum Smart Hospital. Dabei ist KI nie Selbstzweck, sondern einer der „Pfeile in unserem Köcher“ für Problemlösungen. Wenn es etwas Besseres oder Einfacheres gibt, mit dem sich ein Problem lösen lässt, dann nutzen wir dieses.

Allgemeiner gesprochen, geht die Entwicklung dahin, alle Einheiten miteinander zu vernetzen, damit sie untereinander möglichst reibungslos kommunizieren können. Das Ziel ist die digitale Transformation. Es geht also nicht nur darum, Arztbriefe zu scannen, sie digital zu erstellen und zu versenden, sondern den Prozess tatsächlich so zu verändern, dass KI die Briefe erstellt und eine Ärztin oder ein Arzt sie nur noch kontrolliert. Hier zeigt sich der echte Mehrwert von KI.

Neben KI sind die Themen Big Data und Robotik in der Diskussion. Wie ist hier der Status quo?

Dr. Nensa: Was das Thema Robotik betrifft: OP-Roboter sind spannend, aber auch hier kann man bereits weiterdenken. Wir haben uns beispielsweise mit der Idee eines Pflegeroboters beschäftigt. Schließlich braucht es eine Lösung für das Problem, dass Patienten immer schwerer und die Mitarbeiter in der Pflege immer älter werden. Roboter könnten hier theoretisch behilflich sein. Aber noch fehlt es Robotern an der nötigen Präzision, um der Individualität des einzelnen Patienten gerecht zu werden. Die Anforderungen, die an den Einsatz der Robotik in der Humanmedizin gestellt werden, sind so hoch, dass es wohl noch eine Weile dauern wird.

Über Daten im Sinne von Big Data verfügen aktuell nur Technologieunternehmen wie Google und Amazon. Erst wenn wir alle Daten von allen Krankenhäusern zusammenführen würden, hätten wir eine Datenbasis, die für Big Data relevant ist. Aber hier bremst der Datenschutz die Entwicklung aus. Je mehr Datenpunkte zu einem Patienten zur Verfügung stehen, desto schwieriger wird es, ihn zu anonymisieren. Hinzukommt, dass die Daten unstrukturiert sind. An jeder Stelle können sich relevante Patienteninformationen finden, insbesondere auch in einem klassischen Arztbrief. Das lässt sich mit KI aktuell kaum zuverlässig auswerten. Dies händisch zu tun ist unrealistisch. Auf absehbare Zeit sehe ich daher den Einsatz von Big Data in Krankenhäusern nicht.

Wie überzeugen Sie Skeptiker vom Einsatz digitaler Lösungen?

Dr. Nensa: Ganz einfach: Indem ich ihnen ein Beispiel zeige, das ihnen selbst die Arbeit dramatisch erleichtert. Denn das ist auch für uns bei der Entwicklung das Maß aller Dinge. Es ist wie beim Fußball, wo es heißt: „Entscheidend is auf'm Platz“. Damit will ich sagen: Wenn wir ein Tool bauen und damit nicht das Interesse potenzieller Anwender wecken, es also gar nicht genutzt wird, dann ist es nicht viel wert. Wenn ich aber zum Beispiel während der Wartung per E-Mail Anfragen bekomme, wann eine bestimmte Anwendung wieder zur Verfügung steht, dann weiß ich, dass sie funktioniert und für die Anwender sinnvoll ist. Grundsätzlich arbeiten wir agil und iterativ, holen mit Prototypen schnell das Feedback der Anwender ein. Dabei sind wir interdisziplinär aufgestellt und nah an den Medizinern. Ich bin ja selbst Radiologe.

Ablehnung geschieht ja oftmals aufgrund mangelnder Kompetenz. Bereitet die medizinische Ausbildung ausreichend auf das digitale und damit veränderte Arbeiten vor?

Dr. Nensa: Nein, noch nicht. Das Problem ist aber erkannt. Frau Dr. Herbstreit aus unserer Fakultät beschäftigt sich mit ihrem Team ganz intensiv sowohl mit der Digitalisierung der Lehre als auch mit der Digitalisierung als Lehrinhalt. Das Institut für KI soll hier zudem weiterhelfen. Für Radiologen findet bereits jedes Jahr ein zweiwöchiges Teaching im Rahmen der Weiterbildung in der Abteilung statt, welches wir durchführen. Wir planen ein Deep-Learning-Lab mit KI-Arbeitsplätzen für unsere Studierenden einzurichten.

Dabei soll es nicht darum gehen, aus Ärzten Data-Scientists zu machen, sondern das Verständnis und die Akzeptanz für die Technologien zu schaffen und die Kompetenzen dafür zu vermitteln, wann KI medizinisch sinnvoll ist und wann nicht. Wenn beispielsweise Software eingekauft wird, sollte man das schon beurteilen können. Diese Kompetenzen müssen wir auch schon Studierenden vermitteln. Wir haben es heute mit einer Generation von Studierenden zu tun, die hier sehr aufgeschlossen, interessiert und motiviert ist – sie hat viel Potenzial.

„KI soll Probleme lösen und sich in Workflows integrieren, dabei verständlich, bedienbar und vertrauenswürdig sein“, betont Dr. Nensa
„KI soll Probleme lösen und sich in Workflows integrieren, dabei verständlich, bedienbar und vertrauenswürdig sein“, betont Dr. Nensa
(© Universitätsmedizin Essen)

Sie sind Arzt und Informatiker – ist das medizinische und technische Wissen mittlerweile gleichbedeutend?

Dr. Nensa: Das medizinische Wissen ist natürlich wichtiger. Heut lässt sich dieses Wissen allerdings schneller digital abrufen. Dadurch – und vor dem Hintergrund der kurzen Verdopplungszeit von medizinischem Wissen – stellt sich schon die Frage, wie sinnvoll es ist, bestimmte Fakten noch auswendig zu lernen. Man braucht zweifellos eine solide Wissensbasis, aber auch die technische Kompetenz zum Abruf von digitalen Informationen ist wichtig. Daneben sind Empathie und Kommunikations- sowie Organisationsfähigkeit – und besonders für bestimmte Fachgebiete auch motorische Fähigkeiten – von Bedeutung. In der Ausbildung wird heute mehr Wert auf Verständnis und Transferwissen gelegt als noch zu meiner Zeit.

Die Universitätsmedizin Essen ist auf dem Weg zum Smart Hospital. Wie weit ist man hier?

Dr. Nensa: Wir sind auf einem guten Weg, haben aber auch erst einen Teil der Strecke geschafft. Wichtige Zwischenziele sind bereits erreicht, wobei die Transformation zum Smart Hospital ein iterativer und sicherlich auch kontinuierlicher Prozess ist. Bei einem großen Teil der Mitarbeiter ist das Thema angekommen und sie stehen den Veränderungen aufgeschlossen gegenüber. Wir versuchen hier auch immer möglichst transparent zu sein, involvieren die Mitarbeiter frühzeitig und stehen auch mit dem Personalrat in konstruktivem Austausch. Das Verständnis und die guten Diskussionen zeigen, dass wir auf dem richtigen Weg sind.

Was sind aus Ihrer Sicht die nächsten Meilensteine?

Dr. Nensa: Der nächste Meilenstein ist die Strukturierung der Daten, zumindest prospektiv. Unser Ziel ist es, dass alle Daten zukünftig strukturiert und interoperabel erhoben werden. Dazu müssen noch Prozesse umgestellt, weitere Überzeugungsarbeit geleistet und neue Tools entwickelt werden. Denn klar ist, dass das am Ende nicht zu administrativem Mehraufwand bei den Mitarbeitern führen darf. Wir wollen die Mitarbeiter schließlich von solchen Tätigkeiten ent- und nicht zusätzlich damit belasten.

Aktuell geht es aber auch darum, unsere Kommunikationsprozesse zu verbessern. Das ist eines der nächsten großen Themen für die Krankenhausmedizin. Denn einerseits hat die Arbeitszeitverdichtung in der Medizin deutlich zugenommen, andererseits sind die Kommunikationswege wie Telefon, Fax und Brief nicht mehr zeitgemäß. Zeit- und Informationsverluste sind die Folge. Angenommen, bei der Verlaufskontrolle eines Tumor-Patienten wird eine Lungenarterienembolie festgestellt. Dann muss heute erstmal versucht werden, die dafür zuständige Person ans Telefon zu bekommen. Da wäre ein Messenger, wie man ihn privat oftmals schon lange einsetzt, doch viel effektiver. Wenn dieser noch gut integriert in unsere IT-Landschaft wäre, könnten alle Daten in nur einem Arbeitsschritt übermittelt werden.

Hier bremst uns der Datenschutz allerdings noch aus, denn Sie können beziehungsweise dürfen natürlich Patientendaten mit einem Messenger wie WhatsApp und Co. nicht versenden. In Essen arbeiten wir aktuell mit einem zu 100 Prozent auf internen Systemen betriebenen Protototypen eines Messengers, bei dem die Daten die IT-Infrastruktur unserer Klinik nicht verlassen. Wir haben dort auch schon einige der bestehenden IT Systeme angebunden und sogar Bots, mit denen die Mitarbeiter interagieren können, um schneller an bestimmte Informationen zu gelangen. Hierdurch wird ein Teilaspekt der Vision eines Smart Hospitals in der Realität erfassbar: digitale intelligente Assistenten, die den Menschen von bestimmten lästigen und/oder zeitraubenden Tätigkeiten entlasten. Wir verstehen uns da durchaus als Leuchtturm-Projekt für das gesamte Gesundheitssystem.

Welche digitalen Helfer sollte sich auch das kleinste Krankenhaus zulegen?

Dr. Nensa: Sind die Wege kurz, in einem Haus mit 50 Betten etwa, bedarf es wahrscheinlich keines Messengers wie oben beschrieben. Sonst ist das natürlich eine Investition, die ich jedem nur nahelegen kann. Generell rate ich aber allen zur Modernisierung der IT-Infrastruktur. Die bestehenden Informationssysteme sollten stetig weiterentwickelt werden. Das ist zwar durchaus kritisch für den laufenden Betrieb sowie teuer und bedarf bei den Anwendern einer Gewöhnung, aber es lohnt sich mittelfristig immer. Ohne zeitgemäße IT-Infrastruktur ist digitale Transformation einfach nicht möglich.

Da muss man manchmal auch einfach den Mut haben und alte Zöpfe abzuschneiden. In diesem Zusammenhang sollte man aber die professionelle Begleitung solcher Prozesse nicht vergessen. Mit Dr. Anke Diehl, unserer Digital Change Managerin, haben wir in Essen jemanden, der die Nutzer frühzeitig abholt und digitale Umstrukturierungen koordiniert.

Es gilt, sich fit zu machen für die Zukunft und sowohl die Tools als auch die Prozesse zu modernisieren. Das medizinische Informationszeitalter ist da, man darf den Anschluss nicht verlieren. Hinzukommt, dass zukünftig immer mehr Daten, vom Gesetzgeber aus gutem Grund so vorgegeben, digital und strukturiert übermittelt werden müssen – Stichwort „intersektorale Vernetzung“. Da werden Krankenhäuser, die digital gut aufgestellt sind, ebenfalls einen Vorteil haben.

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