Riesige Datenberge häufen sich heute schon in fast allen Lebensbereichen, die, richtig genutzt, nicht nur vieles einfacher machen, sondern auch unbekannte Zusammenhänge offenbaren und neue Erkenntnisse etwa für die Forschung bringen. Bei der Aufarbeitung dieser riesigen, oft nicht gut strukturierten Datenbestände sind die Methoden der Künstlichen Intelligenz unabdingbar.
Machine Learning und Co. helfen aber nicht nur hierbei, sondern auch bei der Softwareentwicklung. So hat sich das Department Medizin- und Bioinformatik an der FH-OÖ-Fakultät Hagenberg besonders auf die Entwicklung von Algorithmen und Software für die Ana- lyse von medizinischen und biologischen Daten spezialisiert. Das Ziel ist, die medizinische Forschung zu unterstützen und somit etwa auch einen Beitrag zur Heilung von Krankheiten leisten zu können. Zugleich helfen diese Datenanalysen, biolo- gische Prozesse besser zu verstehen.
Analyse medizinischer Daten
Ein weiteres großes Thema ist E-Health, also die Digitalisierung des Gesundheitswesens. Da sind besonders der Datenabgleich und die Entwicklung einheitlicher Standards wichtige Themen. Denn Daten und ihre Auswertungen helfen am meisten, wenn sie bereichsübergreifend bzw. gar weltweit genutzt werden können. Das hat jüngst besonders die Corona-Pandemie gezeigt, ist aber genauso bei der Entwicklung neuer Medikamente wichtig. Denn je größer die gesicherte Datenbasis ist, umso besser sind die Ergebnisse aus den Analysen von KI-Systemen.
Ein großes Hindernis sind heute noch viele Datenbarrieren, die in vielen Gesundheitssystemen Realität sind. Erst nach deren Überwindung kann gesichertes Wissen effizient verteilt und auch genutzt werden. Ein wichtiges Beispiel dazu ist die automatisierte Kommunikation von medizinischen Leitlinien.
Smartere Entscheidungen
Die FH OÖ hat deswegen ein internationales E-Health-Projekt in Kooperation mit dem kanadischen Unternehmen Smile CDR gestartet. Die Devise von Smile CDR lautet: „Smarter decisions, fewer barriers to data and better incentives for compliance are just the beginning.“ Im Zentrum stehen dabei stabile, allgemein verwendbare Datenstrukturen, um intelligentere Entscheidungen treffen zu können. Smile.CDR hat hierzu eine Plattform entwickelt. „Auf diese können wir mit unserer Arbeit anknüpfen und arbeiten an einem neuen Ansatz, mit dem effizient gesichertes Wissen verbreitet werden kann und sich Gesundheitsindikatoren mit Berechnungen auf Patienten-Daten-Level evaluieren lassen“, erklärt die Projektmitarbeiterin Anna Maria Lin.
Smile Digital Health bietet eine vollständige, kollaborative und umfassende Gesundheitsdatenstruktur und Integrationsplattform. Das Ziel ist, damit weltweit einen wichtigen Beitrag zur Verbesserung des Gesundheitswesens zu leisten. Offene Standards ermöglichen die Verbreitung von Gesundheitsinformationen und sind ein wichtiger Treiber für die digitale Transformation.
Vernetzung
Die Plattform ermöglicht es, die zahlreichen Gesundheitsdienstleister, Gesundheitsorganisationen oder auch Forschende auf Datenebene zu vernetzen. Wie die Corona-Pandemie gezeigt hat, sind heute viele Gesundheitsdaten mit unterschiedlicher Basis und Qualität in vielen Systemen gelagert, die nur schwer einen einheitlichen Blick erlauben. Neben gemeinsamen Strukturen sind in der Medizin besonders auch Themen wie Transparenz und Haftungsfragen wichtig. Es müssen also viele Themen berücksichtigt werden. Die Digitalisierung liefert hier eine wichtige Unterstützung.
Wirkliche Durchimpfungsrate
Die FH OÖ beschäftigt sich in einem Projekt auch mit den Durchimpfungsraten. Diese werden etwa über die Gesamtzahl der verabreichten Dosen in einem bestimmten Gebiet erfasst. Eine exakte Aussage, wie viele Personen tatsächlich vollen Impf-Schutz haben, kann aber nur durch eine Berechnung basierend auf Patientendaten erfolgen. „Wir haben deshalb die Logik eines Impfplanes in ein standardisiertes Format überführt, das computerlesbar ist und automatische Auswertungen zur Durchimpfungsrate in Echtzeit und zu einem dynamischen Auswertungszeitraum ermöglicht“, so Lin.
Medizinische Leitfäden
Ein wichtiges Thema ist auch die effiziente Kommunikation von medizinischen Leitfäden, damit neue Empfehlungen etwa von der WHO möglichst effizient und zeitnah kommuniziert werden können. Hierzu wurden einige Guidelines in ein standardisiertes, maschinen-lesbares Format übertragen. Dieses Format unterstützt die Verwendung von Clinical Decision Support, um unter anderem auch etwa über widersprüchliches Handeln informieren zu können und die Definition von zentraler Logik zur Berechnung von Qualitätsindikatoren zu bieten.
Als Grundlage dient hier das Clinical Quality Framework (CQF). Die Bioinformatik-Forschungsgruppe der FH OÖ ist bei dieser Entwicklung aktiv involviert, um die Referenzimplementierung der frei verwendbaren CQF-Technologie zu testen und in Folge Muster-Implementierungen zu entwickeln. „Derzeit arbeiten wir gemeinsam mit Smile CDR an einer Muster-Implementierung der „Clinical Practice Guideline for Prescribing Opioids“ der US-basierten Centers for Disease Control und Prevention (CDC)“, so Lin. In dieser Muster-Implementierung wird unter anderem festgelegt, unter welchen Umständen bei Verschreibung von Opioiden eine Infobox erscheint, die ein Alternativmedikament oder vorab benötigte Tests vorschlägt.
Leistungsvergleich Medizin
Ein weiters Projekt, geleitet von Gerhard Halmerbauer, Professor für Gesundheitswissenschaften, läuft am Studiengang Prozess Management Gesundheit (PMG) an der FH OÖ in Steyr. Hier wurde das Non-Profit-Programm „LeiVMed“ (Leistungsvergleich Medizin) im Zuge mehrerer Praxis- und Forschungsprojekten sowie nach zahlreichen internationalen Recherchen entwickelt. Es dient für die Aufbereitung von administrativen sowie medizinischen Daten sowie der darauf basierenden Kalkulation von Ergebniskennzahlen für Krankenanstalten.
Die Extraktion von elektronischen Routinedaten ergänzt durch manuell erfasste Daten liefert mit zahlreichen, Expertensystem-gestützten, administrativen und medizinischen Plausibilitätsprüfungen die valide Datengrundlage. In Sachen KI laufen an der FH OÖ mittlerweile schon viele Projekte, wie eben auch für die Bereiche der Medizin und im Gesundheitswesen. Dank der an FH OÖ entwickelten sicheren Datenbasis können sich die neuen KI-Technologien nun auch in der Medizin durchsetzen, da sie die höchsten Qualitätskriterien erfüllen.
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