Berufsverband Niedergelassener Chirurgen e.V.

Fraunhofer setzt auf digitalisierte Datenerfassung und KI für sichere Operationen

Jedes Jahr werden in Deutschland mehr als 16 Millionen Operationen durchgeführt. Dabei kommt es immer wieder zu Komplikationen, die in 0,4 bis 0,8 Prozent der Fälle tödlich enden, wie das Fraunhofer-Institut mitteilte. Um das Risikopotenzial von Begleiterkrankungen, Vormedikation etc. strukturiert einzuschätzen, wurde das Forschungsprojekt „KIPeriOP“ ins Leben gerufen, das durch Prof. Dr. Anja Hennemuth vom Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS sowie Prof. Dr. Patrick Meybohm vom Universitätsklinikum Würzburg koordiniert wird. Dabei handelt es sich um ein vom Bundesministerium für Gesundheit mit 1,5 Mio Euro bis September 2023 gefördertes Forschungsvorhaben, an dem auch Ärztinnen und Ärzte der Asklepios Medical School GmbH, des Universitätsklinikum Frankfurt, sowie der Charité-Universitätsmedizin Berlin mitwirken. Sie arbeiten mit Spezialisten aus den Bereichen KI, Benutzerführung, Ethik, und Gesundheitsökonomie zusammen.
Ziel sei die Entwicklung eines klinischen Entscheidungsunterstützungssystems (Clinical Decision Support,  CDS). Die Software solle zunächst patientenindividuell und leitlinienkonform mögliche Risikofaktoren sammeln, miteinander in Bezug setzen und als Ergebnis eine Risikoeinschätzung liefern: Wie wahrscheinlich ist es für einen bestimmten Patienten, dass während oder nach einer OP ernsthafte Komplikationen auftreten? „Auf Basis dieser Risikoeinschätzung können Ärzte zum Beispiel entscheiden, ob weitere Untersuchungen notwendig sind und durch welche Maßnahmen der Patient optimal auf die Operation vorbereitet werden kann“ erläuterte Meybohm. Als Eingangsdaten sollen in das CDS-System zum einen möglichst viele Informationen über den jeweiligen Patienten einfließen, darunter Laborwerte, Medikationsplan, Vitaldaten sowie Auskünfte über die Lebensgewohnheiten. Zusätzlich zur Berücksichtigung der Leitlinie werde in KIPeriOP auch eine Künstliche Intelligenz (KI) die digital erfassten Daten analysieren: Lernfähige Algorithmen suchten nach Mustern und Korrelationen, die verraten, welche Konstellationen von Risikofaktoren wahrscheinlich zu welchen Komplikationen führen. So könnte mit Hilfe der KI besser erkannt werden, dass ein Patient an einer unerkannten Herzschwäche leidet und damit ein erhöhtes OP- Risiko aufweist. Im Projekt würden verschiedene KI-Verfahren getestet, um ein optimales Modell zu finden. Damit sie verlässlich funktionieren, müssten die Algorithmen zunächst trainiert, d.h. mit vielen Datensätzen über tatsächliche Voruntersuchungen und OP-Verläufe gefüttert werden. Diese Daten würden von den vier klinischen Projektpartnern erhoben. „Wir sammeln hier nicht nur Daten, die sowieso schon vorhanden sind, sondern können die Datenerhebung speziell an unsere Bedürfnisse anpassen“, sagte Meybohm. „Dadurch erhoffen wir uns eine größere Relevanz und Genauigkeit der Algorithmen und Handlungsempfehlungen.“
Als eine der Herausforderungen bei der Entwicklung des CDS-Systems gelte die Bedienbarkeit, damit Ärztinnen und Ärzte die Arbeit damit als Bereicherung und nicht als Belastung empfinden. Außerdem solle die KI nicht als Blackbox fungieren, sondern auch Unsicherheiten und mögliche Fehlerquellen transparent machen. Die Entwicklung erfolge in enger Abstimmung mit den klinischen Partnern, aber auch einem Ethik-Team der RWTH Aachen. Langfristig könnte das CDS-System nach Einschätzung der Forscher sogar noch einen weiteren Nutzen bringen: Womöglich könne es in den Daten bis dato unbekannte Zusammenhänge zwischen Eingangsinformationen und Komplikationshäufigkeiten zu erkennen. Damit ließen sich bislang unbekannte Risikofaktoren identifizieren, die Eingang in künftige OP-Leitlinien finden.

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