KI-gestützte personalisierte Medizin am Point of Care

ESSEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Digitalisierung im Gesundheitswesen schreitet voran und eröffnet neue Möglichkeiten für die personalisierte Medizin. Ein aktuelles Beispiel dafür ist das Graduiertenkolleg WisPerMed, das von der Deutschen Forschungsgemeinschaft gefördert wird und an der Universitätsmedizin Essen in Zusammenarbeit mit der FH Dortmund stattfindet.

Die Digitalisierung in der Medizin hat eine Flut an klinischen Daten hervorgebracht, die nun durch das Graduiertenkolleg WisPerMed nutzbar gemacht werden sollen. Unter der Leitung der Universität Duisburg-Essen wird das Programm für weitere viereinhalb Jahre gefördert, um die personalisierte Medizin am Point of Care zu revolutionieren. Prof. Dr. Felix Nensa, Experte für Radiologie und Künstliche Intelligenz, führt das Projekt an.

Seit 2021 verfolgt das Graduiertenkolleg das Ziel, die personalisierte Medizin mithilfe von KI direkt dort zu verbessern, wo Patient:innen behandelt werden. Am Universitätsklinikum Essen werden neue Werkzeuge entwickelt, die speziell auf das maligne Melanom abzielen. Diese Werkzeuge sollen medizinische Entscheidungen datenbasiert und individuell auf die biologische, gesundheitliche und persönliche Situation der Patient:innen abstimmen.

Ein zentrales Anliegen ist es, die Präferenzen der behandelnden Mediziner:innen zu berücksichtigen. Die Werkzeuge müssen intuitiv verständlich sein, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen, ohne die Autonomie der Ärzt:innen einzuschränken. Prof. Dr. Nensa betont die Herausforderung der Wissensexplosion in der Onkologie und die Notwendigkeit, Ärzt:innen mit ergänzendem Wissen zu versorgen.

Aktuell arbeiten 13 Professor:innen und 13 Doktorand:innen an einem adaptiven System, das KI in medizinische Entscheidungsprozesse integriert. Durch Machine Learning werden Daten aus Diagnostik, Therapie und Nachsorge intelligent verknüpft. Die KI kann Behandlungsempfehlungen generieren und mögliche Resistenzen oder Nebenwirkungen prognostizieren, wobei die Basis der Empfehlungen stets nachvollziehbar bleibt.

Die Ergebnisse der KI werden in einem Dashboard visualisiert, das auf die Arbeitsweisen der Mediziner:innen abgestimmt ist. Hierbei kooperieren die Mediziner:innen mit Informatikern und Sozialpsychologen der UDE, um eine optimale Integration der Technologien zu gewährleisten.

In der kommenden Förderphase wird die Forschung auf den gesamten Behandlungspfad der Patient:innen ausgeweitet. Ziel ist es, die Prozesse von der Erstdiagnose bis zur Nachsorge ganzheitlich zu erfassen und zu optimieren. Durch die nahtlose Integration von Patientendaten und klinischem Wissen sollen Technologien entstehen, die sowohl den Anforderungen des medizinischen Fachpersonals gerecht werden als auch die Versorgungskontinuität und das Behandlungserlebnis der Patient:innen verbessern.

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