IA bricht die Silos im Gesundheitwesen auf

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Was wäre, wenn klinische Beobachtungen, das IoT, medizinische Geräte und das Feedback der Patienten es ermöglichen würden, Gesundheitsprobleme zu diagnostizieren, vorherzusagen oder sogar zu verhindern? Unter dem Thema „Wie kann KI in der klinischen Praxis und der medizinischen Forschung eingesetzt werden?“ wurden beim letzten Health Innovation Lunch, der vom Ökosystem S.M.A.R.T. Confluence, veranstaltet wurde, enthüllte konkrete Fälle der Nutzung dieser neuen Technologie im Gesundheitswesen.

Rund 35 Gesundheitsfachleute trafen sich in der Clinique romande de réadaptation zum ersten Health Innovation Lunch des Jahres. Zwei renommierte Redner, Dr. Charles-Edouard Bardyn (CHUV / DomoHealth) und Dr. Ignacio H. Medrano (SAVANA), stellten zwei unterschiedliche Ansätze zur Nutzung von Gesundheitsdaten mithilfe künstlicher Intelligenz vor.

Das Kontinuum der Gesundheitsversorgung erweitern

Dr. Charles-Edouard Bardyn, Leiter der Datenwissenschaft beim Startup DomoHealth und der NeuroTech-Plattform des CHUV, stellte in seinem Vortrag vor, wie mithilfe von künstlicher Intelligenz und Machine Learning Gesundheitsdaten aus dem Versorgungskontinuum extrahiert werden können. Letzteres definiert sich durch die Interaktionen des täglichen Lebens mit Familie, Freunden, Gesundheitsfachkräften und Technologie.

Mithilfe dieser wertvollen Informationsquellen aus nicht invasiven und nicht aufdringlichen Ereignissen (z. B. klinische Beobachtungen, IoT, medizinische Geräte, Beobachtungen von Pflegekräften und Patientenrückmeldungen) kann die von DomoHealth entwickelte SaaS-Plattform die Lücke in einer Batterie von Biomarkern schließen. So kann beispielsweise eine Krankheit kontinuierlich verfolgt werden. „Mit künstlicher Intelligenz lernt man aus den Daten und kann Veränderungen im Verlauf einer Krankheit erkennen, eine bereits eingeleitete Behandlung validieren“, erklärt Dr. Bardyn.

Heute entwickelt das Start-up zahlreiche Projekte, insbesondere im Zusammenhang mit der Parkinson-Krankheit (CHUV), der spinalen Muskelatrophie (Inselspital Bern, Roche Pharma), Alzeihmer oder der Prävention von Schlaganfällen (Hôpital du Valais).

Klinische Notizen werden verwertbar

Der auf das Management von Gesundheitssystemen und klinische Forschungsstrategien spezialisierte Neurologe und Gründer von SAVANA, Dr. Ignacio H. Medrano, erklärte in seinem Vortrag: „Die Schwierigkeit eines Arztes besteht nicht darin, seinem Patienten eine Diagnose zu stellen, sondern ihm eine personalisierte Behandlung vorzuschlagen und das Risiko vorherzusehen.“

Heute hat die Forschung ergeben, dass 80 % der klinisch relevanten Informationen, einschließlich der Symptome und der Diagnose der Krankheit, im „unstrukturierten“ Freitextteil der elektronischen Patientenakte enthalten und in natürlicher Sprache verfasst sind. Durch die Anwendung von künstlicher Intelligenz wandelt die von SAVANA entwickelte Technologie diese unstrukturierten Texte (klinische Notizen) in verwertbare Daten um.

Ein riesiges Potenzial, das reguliert werden muss

Die Zahl der medizinischen Technologien, die auf dem Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und/oder maschinellem Lernen (ML) beruhen, nimmt stetig zu, wie Dr. Ignacio Medrano anhand der folgenden kurzen Übersicht über die von der FDA zugelassenen Medizinprodukte und Algorithmen aufzeigt.

Von der FDA zugelassene Medizinprodukte und Algorithmen.

Er betont, dass es einen Bedarf an Begleitung und Regulierung dieser Innovationen gibt. Seit einiger Zeit werden auf allen Ebenen Maßnahmen ergriffen, um dies zu erreichen. Dr. Medrano nennt einige davon :

  • Aktionsplan für ML- und KI-gestützte Medizinprodukte (FDA),
  • Leitfaden für Käufer zu künstlicher Intelligenz in Gesundheit und Pflege (NHS),
  • Checkliste zur Verbesserung der Transparenz von Berichten über KI-Algorithmen in der Medizin (MI-CLAIM),
  • Berichtsstandards für Künstliche Intelligenz in der Gesundheitsversorgung (MINIMAR: MINimum Information for Medical AI Reporting),
  • französisches Bioethikgesetz, das den Arzt, der KI einsetzt, dazu verpflichtet, den Patienten darüber zu informieren.

Stellen Sie die richtigen Fragen!

Die beiden Redner des Tages erinnern bei diesem Health Innovation Lunch auch daran, dass das Scheitern vieler Projekte, die auf künstlicher Intelligenz und/oder maschinellem Lernen basieren, heute damit zusammenhängt, dass man sich nicht von Anfang an (Anm. d. Red.: des Projekts) die richtigen Fragen gestellt hat. Die Daten dürfen nämlich nicht der Ausgangspunkt sein. Probleme müssen die Initiative für ein Projekt sein.

Ein problem-/ bedarfsorientierter Ansatz.

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