Deep Dive #3: KI und Gesundheit in Berlin

Hollywood und die Science Fiction haben uns gezeigt, wie Menschen und Künstliche Intelligenzen in der Zukunft zusammenleben können. Inzwischen hat die Realität die Fiktion fast schon eingeholt. Und es hat sich herausgestellt, dass Mensch und Maschine in Wirklichkeit oftmals eine fruchtbare Partnerschaft eingehen. Es gibt also keinen Grund zur Furcht. Denn tatsächlich hat die KI nichts anderes als freundliche Intentionen. Denn so vom Menschen optimiert, ist sie darauf erpicht, ihn nach bestem künstlichen Wissen und Gewissen zu unterstützen!

KI und Mensch – Eine partnerschaftliche Mentor-Schüler-Beziehung

Die Anwendungsbereiche für KI erstrecken sich in so ziemlich jeden Sektor. Die eigentliche Aufgabe der Künstlichen Intelligenz ist die Echtzeitanalyse und die Strukturierung von Daten. Und zwar in einer Menge, die vom Menschen nicht mehr bewältigt werden kann. Hierbei kann es sich sowohl um Bild- als auch um Textdateien handeln. Bisher sind KI-Systeme im Vergleich zu den Menschen noch nicht zu einer eigenständigen Interpretation in der Lage. Sie benötigen Mentoring und müssen mit sogenannten Trainingsdaten gefüttert werden. Das bedeutet, dass ein überaus menschlicher Lehrer ihnen beibringen muss, was auf den entsprechenden Bildern zu sehen ist und welche Ausschnitte eines Textes relevant sind. Aufgrund dieser Basis ist das KI-System in der Lage, gewisse Muster und Strukturen wieder zu erkennen. Eine menschliche Komponente ist stets notwendig. Deswegen wird in der Regel von einer schwachen KI gesprochen. Von diesem Namen sollte man sich allerdings nicht beirren lassen. Auch hinter dieser KI steckt eine Menge Potential.   

KI-Systeme können Leben retten

Dieses Potenzial nutzt die Gesundheitswirtschaft und profitiert von der künstlichen Intelligenz: Denn KIs sind präzise und effiziente Helfer bei der Diagnoseerstellung, der Prävention und der Behandlung von Krankheiten. Ärztinnen und Ärzte haben aber das Stethoskop weiterhin fest in der Hand. Wie bei anderen schwachen KIs muss eine Art Lehrer, Trainer oder Mentor z. B. Bilder und die dazu passenden, bereits bekannten Diagnosen in das System einspeisen. Dies dient als Fundament für alle weiteren Diagnosestellungen. So können dank eingelesener Fotografien, z. B. Hautkrankheiten wie Hautkrebs, schneller und genauer identifiziert werden.

Weiterhin sieht sich der Mensch, dank der Entschlüsselung des Genoms, einer großen Menge von Daten gegenübergestellt. Eine Datenmenge, die KIs wesentlich einfacher analysieren und strukturieren können, um künftig schnellere Fortschritte in Richtung Krebsheilung zu erzielen. Bei der Krebskrankheit gilt vor allen Dingen: Je früher die Krankheit erkannt wird, desto größer sind die Heilungschancen. Die KI kann z. B. Veränderungen in einer DNA-Sequenz feststellen, die auf eine Krankheit hindeuten und eine entsprechende Therapie anhand dieser Information präziser auf eine individuelle Patientin und Patienten zuschneiden. Details und Unregelmäßigkeiten in der Herzfrequenz, die Ärztinnen und Ärzte nicht wahrnehmen können, führen schließlich zu akkurateren Diagnosen von Herzkrankheiten.

KIs sind allerdings nicht nur auf den biologisch-wissenschaftlich und diagnostischen Bereich anwendbar. Auch der administrative Zweig des Gesundheitssystems kann von den KIs profitieren. Entsprechende Systeme können von den Abläufen in Krankenhäusern lernen und sie optimieren, um die Effizienz zu steigern. In digitalisierten Operationssälen wird der Patient digital eingecheckt und die elektronische Checkliste digital abgearbeitet, um sicherzustellen, dass kein Arbeitsschritt vergessen wird. Vor der OP werden die Bilddaten des Patienten in einzelne Segmente zerlegt. Damit Chirurginnen und Chirurgen die richtigen Schnitte bei der OP setzen, hilft KI bei der Orientierung mit einer Art Navigationssystem. Diese Orientierungsmöglichkeit kann bei minimalinvasiven Operationsschnitten helfen, um den Patienten möglichst zu schonen.

Spannende Startup- und Forschungslandschaft Berlins fordert KI-Health

Viele aufregende Fortschritte im KI-Bereich finden in der Hauptstadt Berlin statt. Zunächst weist die Region als Forschungsstandort großes Potenzial auf: 50 bis 65 Professorinnen und Professoren und verschiedenste Forschungseinrichtungen beschäftigen sich mit dem Thema und setzen entsprechende Projekte um. Im Health-Bereich sind folgende Studiengänge und Institute vorzufinden:

• Digital Health am Hasso Plattner Institut der Universität Potsdam: Hauptaugenmerk des Studiengangs für Informatik- und Medizinstudentinnen und -studenten ist der Datenschutz, die Personalisierung, individuelle Therapiemöglichkeiten
• Centrum für biomedizinische Bild- und Informationsverarbeitung (HTW Berlin 2018): Schwerpunkt liegt in der Methodenentwicklung bei Bild- und Signaldaten, Transparenz bei der Datenanalyse, Datenanalyse in Echtzeit sowie Entwicklung sicherer Dateninfrastruktur
• Sonderforschungsbereich (SFB) 1294 Datenassimilation (Universität Potsdam 2018): Erforschung von Anwendungsfeldern, unter anderem in der Biophysik und Medizin 

Ein Großteil des Wachstums im KI-Bereich treiben aber die Startups voran. Deutschlandweit gab es 139 Neugründungen zwischen 2012 und 2017, davon 48 Prozent im Raum Berlin-Brandenburg. Darunter natürlich auch viele im Gesundheitsbereich. Spannende Beispiele müssen sich im Vergleich nicht hinter nationalen oder internationalen KI-Kollegen verstecken und können den gesundheitlichen Alltag von Patientinnen und Patienten und Ärztinnen und Ärzten sehr erleichtern.

Hier gelangen Sie zur Studie "Künstliche Intelligenz in Berlin und Brandenburg".

Die KI-App Ada Health ging nach einer siebenjährigen Entwicklung Ende 2016 zum ersten Mal an den Start. Bereits ein Jahr später katapultierte sie sich auf den 1. Platz unter den Gesundheits-Apps und zeigt schon heute, was Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen ermöglichen kann: Die App erstellt aus den eingegebenen Daten bzw. Krankheitssymptomen eine erste Diagnose und eine praktische Übersicht über die eigene Gesundheit. Krankheiten können bereits in ihren Anfangsstadien erkannt und behandelt werden. Um ein präzises Ergebnis sicherzustellen, bezieht die App tausende Krankheitsbilder mit ein. Gleichzeitig wird dem App-User und der Ärztin/Arzt der Diagnoseweg für maximale Transparenz aufgezeigt.

Das KI-System Audatic versucht dagegen Schwerhörige und Gehörlose zu unterstützen. Es erkennt lästige und störende Hintergrundgeräusche und kann sie für das Hörgerät herausfiltern. Die Hör- und damit die Lebensqualität der User und Betroffenen lassen sich auf diese Weise enorm steigern.

LexaTexer sammelt eine riesige Menge an Informationen bzw. Daten, die z. B. aus Arztbesuchen, Verschreibungen und Arztnotizen bestehen. Im Grunde werden alle Informationen mit einbezogen, die zur fehlerfreien Diagnosestellung und einer verbesserten Versorgungsqualität der Patientinnen und Patienten führen. Weniger Fehler führen wiederum zu einer hohen Kostenersparnis.

Die App Boost Thyroid ist spezifisch auf Schilddrüsenpatientinnen und -patienten zugeschnitten, die ihre Symptome kontrollieren möchten. Nutzerinnen und Nutzer füttern dafür die Applikation mit ihrem Gewicht, Krankheitssymptomen, Informationen über Medikamenteneinnahmen und Supplementierungen. Ein weiteres praktisches Feature ist eine Erinnerung an die Medikamenteneinnahme. Weiterhin werden Patientinnen und Patienten auf dem Laufenden gehalten, was die neuesten wissenschaftlichen Erkenntnisse bezüglich Schilddrüsenerkrankungen angeht. 

Auch xbird macht sich die Vorteile großer Datenmengen und der Analyse durch die Künstliche Intelligenz zu Nutze, um vermeidbare Krankheiten zu verhindern. Millionen von Daten von Smartphones, Wearables und anderen smarten Nutzgegenständen von Usern werden verwendet, um Muster für bevorstehende kritische Gesundheitsereignisse frühzeitig zu erkennen. Medizinische Profis können diese Informationen wiederum verwenden, um bessere Entscheidungen bezüglich Behandlungen zu treffen. Dieses Verfahren wird bereits bei Diabetes eingesetzt, um Hypoglykämie bzw. Überzuckerung zu vermeiden.   

Um zu sehen, welche Innovationen im Bereich Digital Health am Standort Berlin entwickelt werden, rief die Senatsverwaltung für Wirtschaft Energie und Betriebe den Digital Health Award aus. Unter den über 30 Einreichungen tauchten immer wieder Lösungen auf, die sich der KI bedienen. So sind die Unternehmen Ada Health und Turbine für den Award nominiert.

Mehr Informationen zum Digital Health Award finden Sie hier.

Dies sind nur einige von vielen spannenden Jungunternehmen und Innovationen, die für die Entlastung des Gesundheitssystems und bestenfalls für leere Wartezimmer sorgen können. Selbst Patientinnen und Patienten, die keine Ärztin oder keinen Arzt in der unmittelbaren Nähe haben, können eine erste Hilfe und Diagnose erhalten. Und Berlin-Brandenburg bietet mit seinem fortschrittlichen Innovationsgeist und seiner einzigartigen Startup-Infrastruktur den idealen Nährboden für Forschung, Weiterentwicklung und Nutzung künstlicher Intelligenzen.

Wo eine große Menge an Daten im Spiel ist, spielt natürlich auch der Datenschutz eine wichtige Rolle. Genau diese Frage stellt auch heute noch eine große Herausforderung für den KI-Bereich dar. Sensible Patientendaten dürfen nämlich nicht an unbefugte Dritte gelangen. Gestaltet sich der Datenschutz bei Röntgenbildern noch relativ einfach, ist der Schutz von detaillierten Diagnoseberichten wesentlich aufwendiger und entsprechend kostenintensiver. Darüber hinaus stellt sich in diesem Zusammenhang auch die Frage, ob eine rein staatliche oder halbstaatliche Instanz die Datenverwaltung übernehmen soll. Diesen noch ungeklärten Fragen stehen wiederum zahlreiche offensichtliche und unbestreitbare Vorteile eines weitreichenden neuronalen Netzwerks gegenüber.

In der Themenreihe “Deep Dive” gibt Projekt Zukunft regelmäßig Einblick in aktuelle Technologien der Digital-, Medien- und Kreativwirtschaft und informiert über Akteure, Trends und Anwendungen aus Berlin.