Forschungsallianz

Big Data und KI für bessere Diagnose- und Therapie-Entscheidungen

| Redakteur: Ira Zahorsky

Volumenrendering eines Gefäßbaumes der Lunge mit Metastasen
Volumenrendering eines Gefäßbaumes der Lunge mit Metastasen (Bild: Fraunhofer MEVIS)

Mit einer gemeinsamen Forschungsallianz wollen Siemens Healthineers und das Fraunhofer-Institut für Bildgestützte Medizin Mevis Ärzte bei der Entscheidung über die richtige Therapie für ihre Patienten unterstützen.

Die beiden Partner entwickeln gemeinsam Softwaresysteme mit künstlicher Intelligenz, die Diagnose- und Therapie-Entscheidungen mit Hilfe fortgeschrittener Datenintegration, umfassender Datenbanken und dem automatischen Erkennen von Mustern und Gesetzmäßigkeiten in Daten (tiefgreifendes maschinelles Lernen) erleichtern sollen. Ziel ist es, dass Mediziner schnell und zielgerichtet den bestmöglichen Behandlungsansatz für jeden ihrer Patienten definieren können, der diesen ein Höchstmaß an Hilfe und ein Minimum an Nebenwirkungen bringt.

Mit der auf vier Jahre ausgelegten Kooperation wollen die Partner ihre Forschung enger als bislang verzahnen. Es geht nicht nur darum, intelligente Entscheidungs-Unterstützungssysteme für klinisch relevante Fragestellungen zu entwickeln, sondern sie auch erfolgreich im Markt zu etablieren.

Alles unter einem Dach

Zwar liegen in Kliniken und Arztpraxen die meisten Informationen heute in digitaler Form vor. Bislang aber werden Bilddaten, Befunde, Laborwerte, digitale Patientenakten und OP-Berichte oft noch getrennt voneinander behandelt. Nun sollen sämtliche Daten in einem einheitlichen Software-Rahmen zusammengefasst werden. Diese Datenintegration soll nicht nur einen schnelleren Umgang mit medizinischen Informationen ermögliche, sondern auch die Grundlage für ein effizienteres Zusammenwirken der verschiedenen Fachrichtungen bilden und für präzisere und personalisierte klinische Entscheidungen sorgen. Ein weiterer möglicher Mehrwert: Neue, selbstlernende Rechneralgorithmen können verborgene Muster in den Daten aufspüren und den Medizinern wertvolle Unterstützung für ihre Diagnose- und Therapieentscheidungen geben.

Fokus auf Tumorerkrankungen

Ausgehend von umfassenden Datenbanken werden die Forschungspartner Softwaresysteme entwickeln, die Klinikärzte bei der Suche nach der bestmöglichen Therapie unterstützen. Im Mittelpunkt der Arbeiten stehen Tumorerkrankungen wie beispielsweise Lungenkrebs. Unter anderem müssen die Ärzte dabei entscheiden, ob die Entnahme einer den Patienten belastenden Gewebeprobe nötig ist oder nicht. Die Systeme von Fraunhofer Mevis und Siemens Healthineers sollen die Entscheidung der Ärzte künftig erleichtern. Das Ziel: Die Software zeigt all jene Informationen an, die voraussichtlich für die Entscheidung relevant sind. Der Arzt muss sie sich dann nicht mehr einzeln aus verschiedenen Quellen zusammensuchen, spart also Zeit. Ferner ist geplant, die Leitlinien der jeweiligen Fachgesellschaften automatisiert einzubeziehen.

Schließlich sollen die Algorithmen einen aktuellen Fall mit einer umfassenden Datenbank verknüpfen:

  • Welche Methoden haben in vergleichbaren Fällen den größten Nutzen gebracht?
  • Ist etwa statt einer Biopsie ein nuklearmedizinisches Verfahren wie PET/CT sinnvoll?

Vor allem soll das neue System bei der Suche nach der bestmöglichen Therapie helfen. Unter anderem zielt es darauf ab, dass Mediziner unterschiedlicher Fachrichtungen alle relevanten Informationen zentral in einem System betrachten können – zum Beispiel Röntgen- und MRT-Bilder, Gewebeanalysen, genetische Parameter, Laborwerte sowie alles Wichtige aus der Vorgeschichte des Patienten.

In umfangreichen Referenzdatenbanken sollen Computerprogramme nach Mustern fahnden, die hilfreiche Hinweise für den akuten Fall liefern:

  • Hat in vergleichbaren Fällen eine Operation mehr bewirkt als eine Strahlenbehandlung?
  • Bringt eine begonnene Chemotherapie den erhofften Erfolg, oder sollte man sie lieber abbrechen?

In Ansätzen können die Partner zwar schon auf die nötigen Referenzdatenbanken zugreifen. Vieles aber werden sie erst im Rahmen der Kooperation erstellen und komplettieren.

Dieser Artikel ist erschienen auf www.egovernment-computing.de.

Weitere Forschungsartikel über Medtech-Unternehmen finden Sie in unserem Themenkanal Forschung.

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