Leitprojekt MED²ICIN Prototyp für digitalen Patienten-Zwilling

Von Ira Zahorsky

Individualisierte Diagnose und Therapie, die zudem kostenintelligent sind: Das sind Forderungen, die heutzutage an das Gesundheitswesen gestellt werden. Der Weg dahin führt über den digitalen Patienten-Zwilling.

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Fraunhofer Leitprojekt Med²icin: Verbindung von individuellen klinischen Daten mit Populationsdaten für gezieltere Diagnose und Therapie
Fraunhofer Leitprojekt Med²icin: Verbindung von individuellen klinischen Daten mit Populationsdaten für gezieltere Diagnose und Therapie
(© Fraunhofer IGD)

Patientendaten wie Anamnesegespräche, MRT-Aufnahmen, Laboruntersuchungen oder Therapieverläufe werden zwar immer häufiger digital erfasst, liegen aber oft unstrukturiert vor. Im Klinikalltag ist eine sinnvolle Aufbereitung, Verknüpfung und Visualisierung der Patientendaten und ein direkter Zugriff auf aktuellste Studiendaten oder Leitlinien für die klinische Entscheidungsfindung nicht möglich. Können die Behandelnden nicht auf alle Daten zugreifen, wird die Chance auf eine personalisierte und kostenintelligente Behandlung vergeben. Gerade bei der komplexen und kostenintensiven Diagnose und Therapie von chronischen Erkrankungen wie Multipler Sklerose, Krebs oder Demenz würden strukturierte Daten deshalb enorm helfen.

Individuelle Patientenversorgung

Das Leitprojekt MED²ICIN, das aus sieben Fraunhofer-Instituten besteht, verbindet nun all diese ­Gesundheitsinformationen eines Patienten miteinander. Die Daten werden mit Parametern aus Studien abgeglichen sowie mit spezifischen Krankheitsbildern anderer Betroffener und deren Diagnostik, Krankheitsverlauf, Medikation oder Therapien verglichen.

Unter Berücksichtigung klinischer Leitlinien und gesundheitsökonomischer Aspekte entsteht so ein ganzheitliches, digitales Patientenmodell – ein digitaler Zwilling. An diesem können Mediziner unter anderem testen, ob und wie eine Behandlung wirkt, denn dieselbe Behandlung kann bei jedem Patienten anders anschlagen. Die Folge wäre eine vorausschauende individualisierte Therapie, die Kosten durch die Vermeidung von weiteren Behandlungen spart.

„Mit diesem Abbild eines Patienten lassen sich nicht nur enorme Verbesserungspotenziale für die Behandlung von Einzelpersonen erreichen“, sagt Dr. Stefan Wesarg, Head of Competence Center Visual Healthcare Technologies am Fraunhofer IGD und Koordinator von MED²ICIN. Auch ein besserer Einsatz gesamtgesellschaftlicher Gesundheitsausgaben sei so möglich, was im Hinblick auf stetig steigende Kosten ein wichtiger Faktor ist.

Einsatz in der Uniklinik Frankfurt

Im Universitätsklinikum Frankfurt am Main wird bereits mit dem digitalen Zwilling gearbeitet. Eingesetzt wird es bei Patienten mit chronisch entzündlicher Darmerkrankung (CED), in dieser Phase zumeist bei eingewiesenen Erkrankten mit komplexen Krankheitsverläufen. Inzwischen liegen Daten von mehr als 600 Betroffenen mit 170 verschiedenen Parametern vor. „Durch das Feedback von Ärzten können wir bereits jetzt gezielt auf die Wünsche und Fragestellungen derjenigen eingehen, die das System später im Einsatz haben werden“, erläutert Wesarg.

Zusätzlich bringen die sieben beteiligten Fraunhofer-Institute ihre Expertise in das Projekt ein.

Künftig sollen auch niedergelassene Fachärzte in den Einsatz eingebunden werden. Ebenso sollen Patienten, Forschungsinstitute und Krankenkassen Zugang erhalten. Dafür wollen die Fraunhofer-Forschenden die Lösung gemeinsam mit Life-Science-Unternehmen und Technologie-Providern in der Health IT vermarkten.

Dashboard für die Visualisierung der Daten

Auf einem modularen Dashboard, das intuitiv zu bedienen und individuell anpassbar sein soll, werden die Daten aufbereitet und dargestellt. Integriert ist auch ein 3D-Modell des menschlichen Körpers und seines Organsystems. Der Detaillierungsgrad ist dem Fraunhofer IGD zufolge „viel höher ist als 3D-Modelle es ermöglichen“.

Weiterentwicklung

Da das Leitprojekt MED²ICIN als generisches Modell entwickelt wird, kann es für eine Vielzahl von medizinischen Fragestellungen zu unterschiedlichsten Krankheitsbildern herangezogen werden. Die Entwicklung erfolgt unter strenger Einhaltung der europäischen Datenschutzgrundverordnung. Alle Daten werden pseudonymisiert und lassen keine Rückschlüsse auf einzelne Personen zu. Das Leitprojekt startete im Oktober 2018 und ist auf vier Jahre ausgelegt.

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