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Warum saubere medizinische Daten für den Erfolg der KI unabdingbar sind

Von Jan Beger, Director Application Services, Healthcare Digital, GE Healthcare

Jeden Tag gibt es neue Schlagzeilen über das zunehmende Aufkommen der KI (künstlichen Intelligenz). Dies ist ein aufregendes und inspirierendes Thema. Steht die Rettung unserer stark belasteten Gesundheitssysteme bevor? Aller Nachrichten und wissenschaftlichen Artikel zum Trotz tun sich die neuen Ideen und Theorien bei der Schaffung einer marktfähigen Lösung jedoch noch sehr schwer.

Der Erfolg der KI hängt vollkommen von der Größe und Qualität der mit Anmerkungen versehenen Datensätze ab. Gruppen, die klinische Forschung betreiben oder Algorithmen entwickeln, benötigen Zugriff auf Bildgebungsdatensätze zur Schulung und Validierung. Sie suchen nach sehr konkreten Fällen aus der Praxis, über die von Experten ihres Fachgebiets berichtet wurde, um einem Computeralgorithmus „beizubringen“, den Unterschied zwischen gesundem und erkranktem Gewebe oder Organen zu erkennen. Betrachten wir als Beispiel die Algorithmen zur Erkennung und Klassifizierung von Lungenrundherden. Statt Entwickler in Millionen zufälliger Thorax-Röntgenaufnahmen oder Scans zu ertränken, sollten wir ihnen spezifischere Datensätze zur Verfügung stellen, z. B. „Männer, Nicht-Raucher, bei denen Lungenkrebs unter 40 Jahren diagnostiziert wurde“. Die Extraktion der richtigen Daten beschleunigt das Potenzial von KI.

Der Zugriff auf saubere und vielfältige Daten hilft bei der Umgestaltung der Medizin.

Beim Produzieren von Daten ist das Gesundheitswesen sehr leistungsfähig. Krankenhäuser speichern Hunderte von Millionen digitaler Bilder und ihre Anzahl ist exponentiell angestiegen, seit CT und MRT als Diagnosewerkzeug vor Ort den Schwerpunkt bilden und dünnere Schichten des Körpers erzeugen. Das Gesundheitswesen ist jedoch nicht in der Lage, all diese Daten zu nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Lösung wäre eine bessere Organisation überflüssiger Daten, da Effizienz im Gesundheitswesen zunehmend von der Art und Weise abhängt, wie Daten verwaltet werden. Eine Möglichkeit besteht darin, Berichte zu speichern und demografische Daten in bestimmten Datenbankfeldern zu analysieren, damit die Daten in beliebiger Weise abgefragt und segmentiert werden können. Dies ermöglicht wiederum die Suche und das Extrahieren von Daten aus bestimmten Patientenpopulationen oder Diagnosearten. Eine solche Lösung würde dem Klinikpersonal heute weiterhelfen und zudem neue Möglichkeiten für zukünftige Innovationen eröffnen.

Ein wichtiger Bestandteil wäre ein anbieterneutrales Archiv (Vendor Neutral Archive, VNA). Dieses speichert medizinische Bilder und Dateien, die für die gesamte medizinische Einrichtung relevant sind. Dabei werden Daten aus verschiedenen Systemen über verschiedene Fachgebiete hinweg basierend auf internationalen Standards wie DICOM abgerufen. Der Zugriff erfolgt über eine einzige Standardschnittstelle, die die klinischen „Fachbereiche“ zusammenführen kann, um ein vollständiges Bild der Patientendaten zu erhalten.

Interoperabilität: eine Brücke zur KI

Die Schaffung einer interoperablen Brücke zwischen dem Erfassen und Organisieren von Daten aus mehreren Quellen und der Entwicklung von KI wird dem Gesundheitswesen neue Dimensionen eröffnen. Der Druck auf die Fachkräfte und die wachsende Zahl von Patienten mit komplexen Erkrankungen wird anhalten. Die Datenmenge, die wir heute sehen, ist nur ein Bruchteil dessen, was in fünf Jahren vorhanden sein wird. Durch eine bessere Verwaltung von Patientendaten und Analysen können wir das Kaleidoskop des Gesundheitswesens umgestalten, um mehr Kontrolle über die Abfolge von Ereignissen und Ergebnismustern zu erhalten.

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