DUISBURG / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Digitalisierung in der Medizin hat eine Flut klinischer Daten hervorgebracht, die nun durch das Graduiertenkolleg WisPerMed für personalisierte medizinische Anwendungen genutzt werden.
Die fortschreitende Digitalisierung im Gesundheitswesen hat zu einer enormen Menge an klinischen Daten geführt, die bisher oft ungenutzt blieben. Das Graduiertenkolleg WisPerMed, gefördert von der Deutschen Forschungsgemeinschaft und geleitet von der Universität Duisburg-Essen, hat es sich zur Aufgabe gemacht, diese Daten für die personalisierte Medizin am Point of Care nutzbar zu machen. Unter der Leitung von Prof. Dr. Felix Nensa, einem Experten für Künstliche Intelligenz in der Medizin, wird das Programm für weitere viereinhalb Jahre unterstützt.
Seit 2021 arbeiten die Universitätsmedizin Essen und die FH Dortmund gemeinsam daran, die personalisierte Medizin durch den Einsatz von KI direkt am Ort der Patientenversorgung zu verbessern. Ein zentrales Beispiel ist das maligne Melanom, für das am Universitätsklinikum Essen neue Werkzeuge entwickelt werden. Diese personalisierte Herangehensweise bedeutet, dass medizinische Entscheidungen nicht mehr nach dem Prinzip ‘eine Behandlung für alle’ getroffen werden, sondern individuell auf die biologische und gesundheitliche Situation der Patienten abgestimmt sind. Auch die Präferenzen der behandelnden Ärzte werden berücksichtigt, um die Nutzung der Werkzeuge intuitiv und effizient zu gestalten.
Prof. Dr. Felix Nensa betont die Herausforderungen, die durch die Wissensexplosion in der Medizin entstehen, insbesondere in der Onkologie. Ärzte stehen vor der Aufgabe, eine ständig wachsende Datenmenge zu bewältigen, ohne dabei ihre Entscheidungsfreiheit zu verlieren. WisPerMed bietet hier eine Lösung, indem es ergänzendes Wissen bereitstellt und neues Wissen aus den vorhandenen Daten generiert. Dies ist besonders in der Krebsmedizin von großer Bedeutung.
Aktuell forschen 13 Professoren und 13 Doktoranden im Rahmen von WisPerMed an einem adaptiven System, das KI in medizinische Entscheidungsprozesse integriert. Durch den Einsatz von Machine Learning werden Daten aus verschiedenen Quellen intelligent verknüpft und ausgewertet. Dazu gehören Leitlinien zur Diagnostik, Therapie- und Nachsorgedaten, Studienwissen, Patientendatenbanken und alle relevanten Informationen zur erkrankten Person. Die KI kann so Behandlungsempfehlungen generieren und mögliche Resistenzen oder Nebenwirkungen prognostizieren. Ärzte haben dabei stets die Möglichkeit, die Entscheidungsgrundlagen der KI nachzuvollziehen.
Die Ergebnisse der KI werden in einem Dashboard visualisiert, das auf die individuellen Arbeitsweisen und Fachbereiche der behandelnden Ärzte abgestimmt ist. Hierbei arbeiten Mediziner eng mit anderen Disziplinen der Universität Duisburg-Essen zusammen, darunter Informatik und Sozialpsychologie.
In der kommenden Förderphase wird die Forschung auf den gesamten Behandlungspfad der Patienten ausgeweitet. Anstatt sich auf einzelne Entscheidungsunterstützungen zu konzentrieren, soll der gesamte Prozess von der Erstdiagnose über die Behandlung bis zur Nachsorge ganzheitlich erfasst und optimiert werden. Durch die nahtlose Integration von Patientendaten und klinischem Wissen an verschiedenen Schnittstellen des Gesundheitssystems sollen Technologien entstehen, die sowohl den individuellen Anforderungen des medizinischen Fachpersonals gerecht werden als auch die Versorgungskontinuität und das Behandlungserlebnis der Patienten verbessern.
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