Heilen mit Daten

Die Medizin der Zukunft wird optimiert durch Künstliche Intelligenz und Big Data. Bahnbrechende Erfolge in Forschung und Entwicklung ermöglichen neue Methoden für Diagnose und Behandlung. Skepsis herrscht bei niedergelassenen Ärzten und Patienten.
Illustration von Tolga Akdogan
Illustration von Tolga Akdogan
Andreas Hessler Redaktion

Fieber, Muskel- und Gelenkschmerzen, geschwollene Lymphknoten – was aussieht wie eine Grippe oder Corona-Erkrankung, entpuppt sich gerade häufig als Infektion mit dem Affenpocken-Virus. Bald kommt zu diesen Symptomen ein Hautausschlag hinzu, der Windpocken oder Herpes ähnelt, und, wie diese, hässliche Narben hinterlassen kann. Corona ist noch nicht besiegt, schon macht sich die nächste Virus-Plage breit. Doch dieses Mal ist die Medizin besser vorbereitet als bei Covid-19. Zum einen wirkt der Pockenimpfstoff Imvanex auch gegen Affenpocken. Zum anderen hat die Weltgesundheitsorganisation (WHO) auf ihrer Lernplattform openWHO aktuelle Onlinekurse zu der Viruserkrankung veröffentlicht. Dies berichtet das deutsche Hasso-Plattner-Institut (HPI), das die WHO-Lernplattform technisch betreut.

In Englisch oder Französisch können alle Interessierten kostenlos das Wichtigste über Vorbeugung, Früherkennung, Ansteckungswege, Symptome und Bekämpfung von Affenpocken erfahren. Kurz nach Bekanntgabe durch die Genfer Weltorganisation am 24. Mai haben sich weltweit bereits mehr als 46.000 Personen für die Kurse angemeldet. „Es handelt sich um einen kompakten Einführungskurs und um einen ausführlicheren Kurs. Beide sind speziell für afrikanische Länder gedacht, wo die Krankheit endemisch ist“, berichtet HPI-Direktor Prof. Dr. Christoph Meinel. Das Angebot an diversen Gesundheitskursen auf openWHO existiert schon seit fünf Jahren. Insgesamt 6,6 Millionen Mal haben sich Teilnehmer zu 148 Kursen angemeldet, die in 64 Sprachen behandelt werden.

Online-Schulungen und Informationsaustausch weltweit sind ein wichtiger Bereich modernder Medizin. „Digitalisierung, Künstliche Intelligenz und Big Data machen es möglich, unglaubliche Datenmengen zeit- und ortsunabhängig zu verarbeiten“, betont Andreas Gerber, Vorsitzender der Geschäftsführung bei Janssen Deutschland, der Pharmasparte des Gesundheitskonzerns Johnson & Johnson. „Wir erleben, wie Wissenschaftler in der Molekulargenetik, beim Mikrobiom und in der Biomarkerforschung weltweit enorme Fortschritte erzielen.“ Dadurch könnten Erkrankungen immer früher diagnostiziert werden, lange bevor die ersten Symptome auftreten. Bei der Alzheimer-Demenz etwa ließen sich individuelle Veränderungen mehr als zehn Jahre vor den ersten kognitiven Beeinträchtigungen nachweisen. Auch einige Krebserkrankungen, die über Jahre ohne Symptome verlaufen, ließen sich frühzeitig erkennen.

Früherkennung mit KI

Dies ermöglicht neue Geschäftsfelder auch für kleinere Player neben den großen Gesundheitskonzernen. So entwickelt das Tübinger Start-up AIRAmed, eine Ausgründung des Universitätsklinikums, eine KI-basierte Software für eine verbesserte Früherkennung, zuverlässige Differenzialdiagnostik sowie ein engmaschiges Therapie-Monitoring bei neurodegenerativen Erkrankungen wie Demenzen und weiteren Krankheitsbildern wie Parkinson. Mittels AIRAscore können bereits sehr kleine Veränderungen im Gehirn festgestellt werden. „Eine eindeutige und möglichst frühe Diagnose ist die Basis für eine individuelle und effiziente weitere Behandlung“, sagt Dr. Tobias Lindig, Neuroradiologe und Geschäftsführer von AIRAmed.

AIRAmed Softwareprodukte basieren auf neuronalen Netzen, einer besonderen Form der künstlichen Intelligenz. Sie machen die exakte und schnelle Vermessung von MRT-Bilddaten des Kopfes möglich. Individuelle Bilddaten werden mit einem großen Bestand an gespeicherten Referenzdaten abgeglichen. So lässt sich prüfen, ob einzelne Messwerte für das jeweilige Alter und Geschlecht normal sind oder von der Norm abweichen. Die Messwerte der verschiedenen Gehirnregionen werden anschließend in einem Auswertungsbericht ausgegeben, ähnlich einem Laborbefund. Dieser liefert dem Arzt wichtige Anhaltspunkte für eine zutreffende Differenzialdiagnose, zusätzlich zu seiner eigenen Einschätzung.

Andreas Gerber geht noch einen Schritt weiter. Was wäre, fragt sich der Jannsen-Chef, wenn man anhand von Biomarkern die Krankheiten nicht nur im Vorfeld erkennen könnte, sondern wenn man gezielt gegen krank machende Prozesse vorgehen und den Ausbruch von Krankheiten verhindern könnte? Dieser Ansatz der frühen Diagnose und Krankheitsunterbrechung, die „Disease Interception“, sei noch Zukunftsmusik. Die Forschungen bei Jannsen deuteten jedoch darauf hin, so Gerber, dass sie in wenigen Jahren Realität werden könnte.
Noch abstrakter sind die Forschungen von Markus Rehberg, der als Ingenieur bei Sanofi arbeitet. Rehberg forscht zu digitalen Anwendungen in der Immunologie. Er erstellt auf Basis echter Patientendaten virtuelle, digitale Patienten. Sie dienen dazu, für individuelle Therapien das geeignete Medikament in optimaler Dosis zu bestimmen. Dafür muss man eine Person nicht biologisch bis ins letzte Detail kennen. Mittels mathematischer Verarbeitung von Studiendaten lassen sich Modelle generieren, deren Daten dann klinisch überprüft werden. Da sowohl die Datenbasis als auch die Rechenleistung immer weiter wachsen, wird das so gewonnene Wissen immer präziser.

Rehbergs Kollegin Jessica Grünschläger, Brand Manager Rare Diseases bei Sanofi Genzyme, ist eine Art Wissensmanagerin. Sie sagt, allein bei Muskeln gebe es 800 verschiedene Erkrankungen, die nur selten auftreten und meist nur schwer erkannt werden. Beim Erkennen dieser Krankheiten hilft das von Sanofi unterstützte Projekt Artis – Artificial Intelligence Solution. Basis ist ein Fragebogen, in dem Patienten Angaben zu ihren Symptomen machen. Im Hintergrund des Programms berechnet eine KI, ob es sich um eine Muskelerkrankung handeln könnte und falls ja, um welche. Ärztinnen und Ärzte können sich in das System einloggen, den Diagnosevorschlag von Artis abrufen und weitere Schritte einleiten. So lässt sich eine Menge Zeit sparen. Gleichzeitig verbessern die Erkenntnisse aus dem selbstlernenden System die Genauigkeit künftiger Vorhersagen.

Illustration von Tolga Akdogan
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Digitale Defizite

Auch in den Krankenhäusern werden inzwischen Systeme verwendet, die auf KI basieren. Allerdings ist der individuelle Digitalisierungsgrad deutscher Kliniken eher mäßig. So hat das Konsortium DigitalRadar ermittelt, dass der durchschnittliche DigitalRadar Score von deutschen Krankenhäusern bei nur 33,25 Punkten von maximal 100 erreichbaren liegt. „Die Ergebnisse zeigen, dass die Krankenhäuser unterschiedlich weit auf dem Weg zur Digitalisierung sind und dabei Prioritäten verschieden setzen“, sagt Prof. Dr. Alexander Geissler, Co-Projektleiter des DigitalRadar. So gibt es immer noch Kliniken, die Patientenakten inklusive Medikationen wie zu Sauerbruchs Zeiten weitgehend analog auf Papier führen.

Allerdings erobern digitale Strategien und KI allmählich auch Operationssaal und Krankenzimmer. Das Medizin-Start-up x-cardiac GmbH etwa entwickelt KI-basierte Software, mit deren Hilfe postoperative Komplikationen nach schweren Herzoperationen vorhergesagt werden können. Das Team von x-cardiac hat die Software x-c-bleeding mithilfe von gespeicherten und anonymisierten Daten von knapp 50.000 Patientinnen und Patienten trainiert. „Mit unserer KI-basierten Software können wir einen Beitrag zur notwendigen Digitalisierung im Klinikalltag leisten”, sagt x-cardiac-Geschäftsführer Oliver Höppner. Ein zweites Medizinprodukt „x-c-renal-injury“ zur Vorhersage von akutem Nierenversagen befindet sich bereits in der Entwicklung.

Nicht nur im Klinikalltag, sondern auch in den Praxen niedergelassener Ärzte lässt die Digitalisierung noch zu wünschen übrig. Dies hat das PraxisBarometer Digitalisierung 2021, eine Umfrage der Kassenärztlichen Bundesvereinigung (KBV) unter mehr als 2.600 niedergelassenen Medizinern, ergeben. Dr. Stephan Hofmeister, stellvertretender Vorsitzender der KBV, sagt: „Das ist besonders deshalb tragisch, weil der Großteil der Ärzteschaft der Digitalisierung gegenüber eigentlich positiv eingestellt ist und sich durch sie Vorteile für die Versorgung erhofft. Digitale Kommunikation kann den Austausch von versorgungsrelevanten Informationen beschleunigen und zu Effizienzgewinnen und einer besseren Behandlung führen. Sie kann die Qualität der Versorgung verbessern und dazu beitragen, Doppeluntersuchungen zu vermeiden.“
Doch die Praxis offenbart Mängel. Laut KBV kämpfen die Mediziner mit häufigen technischen Ausfällen, unausgereiften Anwendungen und unrealistischen Umsetzungsfristen für gesetzliche Vorgaben. Die Folge ist Frust. So habe man etwa beim elektronischen Rezept in Kauf genommen, dass ein „nachweislich nicht einwandfrei funktionierendes Verfahren in den Praxen zum Einsatz kommt“, beklagt Hofmeister.

Ähnlich skeptisch sieht die Mehrheit der Patienten die verschiedenen digitalen Angebote. Kommunikation mit Medizinern per Telefon, Videotelefonie oder App wird im Zuge von Corona akzeptiert, so der Sanofi Gesundheitstrend 2022, für den 1.000 Männer und Frauen zu ihrer Einstellung zu digitalen Angeboten befragt wurden. Doch auch in Zukunft sollen bitteschön keine Computer und Roboter in Arztpraxen assistieren, keine digitalen Gesundheits-Assistenten Daten sammeln, Körperdaten überwachen oder gar vor gesundheitsschädlichem Verhalten warnen. Und schon gar nicht soll KI eine Diagnose liefern. Digitale Rechenkünstler werden, trotz ihrer vielfachen Vorzüge, die Halbgötter in Weiß, die immer noch ein Hauch von Romantik im Stile von Dr. Brinkmann umweht, wohl nicht so schnell ablösen.

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