Innovationswettbewerb Künstliche Intelligenz (1 von 3)
Datentausch in der Medizin mit KI revolutionieren
Die Covid-19-Pandemie hat gezeigt, dass der Datenaustausch in der Medizin oft noch viel zu schleppend vonstattengeht. Mehrere Projekte, die im Rahmen des ‚Innovationswettbewerb Künstliche Intelligenz‘ (KI-Innovationswettbewerb) des BMWi gefördert werden, setzen an diesem Problem an – und entwickeln innovative digitale Infrastrukturen für medizinische Daten.
Künstliche Intelligenz findet sich längst von Produktionsprozessen bis hin zur Mediennutzung zuhause. Welche Technik dahinter steht, ist nicht immer leicht zu identifizieren, da die Einsatzszenarien so breit ausfächern. Im Zentrum der Anwendungen stehen Daten, die etwa der Industrie ermöglichen, Arbeitsschritte zu automatisieren und Produktionsprozesse besser zu verstehen. Auch im Medizinbereich kommen immer mehr KI-Anwendungen zum Einsatz. Die praktischen Möglichkeiten dieser Technologie hängen aber direkt mit dem verfügbaren Datenbestand zusammen. Die offenkundigen Mängel beim Datenaustausch zwischen Praxen und Kliniken ist vor diesem Hintergrund umso hinderlicher beim Einsatz von KI in diesem Sektor. Zahlreiche Einrichtungen sind nur unzureichend digitalisiert, manchmal werden Daten händisch erfasst, analysiert und weitergegeben. Es mangelt an Plattformen, auf denen Daten aus Forschung und Praxis zusammengeführt und neue Entwicklungen vorangetrieben werden. Im Rahmen des KI-Innovationswettbewerbs des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) werden Projekte gefördert, die mithilfe von KI-Anwendungen medizinische Daten effektiv und datenschutzkonform aufbereiten und damit den Weg für den medizinischen Austausch der Zukunft ebnen.
Daten vielfältig nutzbar machen
Die im Rahmen des Förderprojekts AIQNET entwickelten Technologien sollen unter anderem beitragen, die zeitaufwendige manuelle Weitergabe von Daten abzulösen. Dafür wurden zwei KI-Systeme entwickelt: Eins ermöglicht die automatisierte Auswertung von Fließtexten, das andere kann Bilddaten wie Röntgenbilder verlässlich interpretieren. Doch die so gewonnen Daten machen nur einen Teil derer aus, die im Rahmen von AIQNET genutzt werden sollen. Denn in Krankenhäusern und Arztpraxen fallen täglich zahlreiche Datensätze aus verschiedenen Quellen an, von Patientenfragebögen über Laborberichte bis hin zu Informationen aus technischen Anlagen. Viele dieser Daten werden kaum mehr als einmal genutzt und liegen anschließend in unterschiedlichen, meist nicht interoperablen Systemen. AIQNET strebt an, diese Datenmassen zusammenzuführen und mit KI auswertbar zu machen. Die potenziellen Einsatzgebiete sind vielfältig: Die Daten können medizinisches Personal bei der Diagnose und der Wahl der richtigen Behandlungsmethode unterstützen, aber auch dazu beitragen, dass bislang aufwändige und kostenintensive klinische Studien beschleunigt und vereinfacht werden. So können Pharmaunternehmen oder Medizinproduktehersteller ihre Produkte schneller und günstiger zur Marktreife führen. Die neunte Ausgabe von Rockwell Automations „State of Smart Manufacturing“ Report liefert Einblicke in Trends und Herausforderungen für Hersteller. Dazu wurden über 1.500 Fertigungsunternehmen befragt, knapp 100 der befragten Unternehmen kommen aus Deutschland. ‣ weiterlesen
KI in Fertigungsbranche vorn
Ökosystem bündelt Daten
Die gesammelten Daten sollen über AIQNET in einem digitalen, dezentralen Ökosystem gebündelt werden, wo Drittparteien wie Forschungseinrichtungen oder Start-ups verschiedene KI-Anwendungen zur individuellen Auswertung entwickeln und anbieten. Kliniken und sonstige Anbieter von Daten erhalten eine Aufwandsentschädigung für die Bereitstellung. Neben einer innovativen Dateninfrastruktur für die Medizin entsteht so auch ein neues Geschäftsfeld. Dabei spielt der Datenschutz eine essenzielle Rolle, denn zu jeder Art von Nutzung persönlicher Daten muss das Einverständnis vorliegen. Auch hierfür soll im Rahmen von AIQNET eine Lösung entwickelt werden, mit der entsprechende regulatorische und gesetzliche Vorgaben erfüllt werden. Der Thin[gk]athon, veranstaltet vom Smart Systems Hub, vereint kollaborative Intelligenz und Industrie-Expertise, um in einem dreitägigen Hackathon innovative Lösungsansätze für komplexe Fragestellungen zu generieren. ‣ weiterlesen
Innovationstreiber Thin[gk]athon: Kollaborative Intelligenz trifft auf Industrie-Expertise
KI-gestützte Medizintechnik
Auch im Förderprojekt KI-SIGS wird eine digitale Plattform aufgebaut, mit deren Hilfe Anwendungen entwickelt werden, die den Datenaustausch im medizinischen Alltag effizienter gestalten können. Eine dieser Anwendungen ist ein Assistenzsystem, das medizinisches Personal und Patienten im Rahmen der Bewegungstherapie unterstützen soll. Über eine an das System angeschlossene Kamera soll das KI-Modell autonom beurteilen können, ob Patienten eine Übung korrekt ausführen und bei Bedarf über einen Roboter oder einen digitalen Avatar Verbesserungsvorschläge übermitteln. Die gewonnenen Daten können auf der digitalen Plattform von KI-SIGS für die Weiterentwicklung ähnlicher Anwendungen verwendet werden. Verknüpft sind die innovativen Assistenzanwendungen mit dem Vorhaben, ein digitales Ökosystem für KI-gestützte Medizintechnik in Norddeutschland aufzubauen, um die Digitalisierung und die Einführung von KI in den medizinischen Alltag voranzubringen. Über eine Kollaborationsplattform können Algorithmen und Best Practices ausgetauscht werden. Zusätzlich sollen ethische und gesellschaftliche Fragen im Rahmen von KI diskutiert sowie Lösungen für wiederkehrende Aufgaben wie die Implementierung von Datenschutzmaßnahmen entwickelt werden.
Gerade Praxen und Kliniken sollen durch Projekte wie KI-SIGS und AIQNET neue Angebote zugänglich sein, um KI-Technologien adaptieren zu können. Dafür braucht es natürlich auch Medizintechnikhersteller mit Software-Expertise, um die damit verknüpften Geräte, Infrastrukturen und Dienstleistungen zu entwickeln und bereitzustellen.
