Dr. Dietmar Frey, Charité Berlin © Dr. Dietmar Frey

Dr. Dietmar Frey von der Charité Berlin über die KI-Revolution in der Schlaganfall-Diagnostik.

Die Zahlen sprechen eine deutliche Sprache. 1.2 Millionen erkrankte Menschen in Europa jedes Jahr. In Deutschland sind es 260.000 und etwa 15% erleiden innerhalb eines Jahres einen weiteren Vorfall. Die Rede ist von einem Schlaganfall. Obwohl die klinischen Symptome und die Ursachen eines Infarktes der Hirngefäße von Patient zu Patient sehr unterschiedlich sind, fehlt es in der klinischen Versorgung derzeit an individuellen und personalisierten Diagnostik- und Therapiestrategien.

An einer Alternative arbeitet Dr. Dietmar Frey mit seinem interdisziplinären Team aus Ärzten, Software-Entwicklern und Informatikern bereits seit einigen Jahren. Neben der Leitung der Forschungsgruppe „Predictive Modeling in Medicine“ an der Charité Berlin, ist der Neurowissenschaftler federführend für das Projekt PREDICTioN 2020 verantwortlich. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz wurde ein innovatives Simulationsmodell entwickelt, welches eine prädiktive Diagnostik bei der Schlaganfallbehandlung mittels digitaler medizinischer Bildgebung ermöglicht.

Diagnostik und Therapie auf dem Weg ins 21. Jahrhundert

„Unser erstes Ziel war es, alle digital verfügbaren Daten für den Patienten nutzbar zu machen. Aufgrund unserer Expertise im Schlaganfall haben wir zunächst mit der Sekundärprävention von Schlaganfallpatienten in der Charité begonnen“, skizziert Dr. Frey die Anfänge des Projekts. “Im Gegensatz zu klassischen, aktuellen klinischen Entscheidungen, welche auf populationsbasierten allgemeinen Werten basieren, erlaubt unser Service Entscheidungen und Interventionen, basierend auf einem quantifizierbaren personalisierten Risiko für den jeweiligen Patienten.“

Um dabei dem behandelnden Arzt zu ermöglichen, jedem Patienten spezifisch die bestmögliche Therapie zu stellen, hat das Team auf die sogenannte prädikative „Hybrid Modelling-Technologie“ zurückgegriffen – eine Verknüpfung von biophysikalischen Simulationen biologischer Parameter und deren Kombination mit Machine Learning-Algorithmen.

Um einen Prototypen, wie im Fall von PREDICTioN 2020, jedoch erfolgreich zur Markteinführung zu bringen, ist es ein langer Weg und noch viele Hindernisse zu überwinden – von den klinischen Studien, der Ausarbeitung eines Product/Market-Fits, bis hin zur Zertifizierung und Zulassung als Medizinprodukt.

Innovation mit Datenschutz im Blick

Für Dr. Frey bringt der Standort Berlin allerdings einen Großteil der Anforderungen mit, die es braucht, um die Entwicklung von Technologie im Bereich der künstlichen Intelligenz voranzubringen. Es sei an der Zeit, die sich bietenden Chancen zu ergreifen und gleichzeitig die Weichen für die Zukunft zu stellen: “In Berlin haben wir hervorragende wissenschaftliche Einrichtungen, in denen Experten ausgebildet werden. Daneben gibt es durch die gute Vernetzung der wissenschaftlichen Einrichtungen ein Ökosystem.“ Um den Rückstand zu den Marktführern, wie den USA und Großbritannien, aufzuholen, fehlt es für eine erfolgreiche Kommerzialisierung des Feldes trotz brillanter Voraussetzungen in Berlin allerdings an risikobereite Investoren, die mit ihrem Investment Innovationen im Bereich Digital Health entscheidend fördern.

Beim sensiblen Thema Daten und Datenschutz werden für den Forscher die Karten zumindest im europäischen Verbund gerade neu gemischt. Er versteht die neue europäische Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) als große Chance, „ein ethisch und patientengerechtes Daten-Management“ aufzubauen, da für den Erfolg von KI-basierten Modellen der Zugang zu und die Analyse von Längsschnittdaten, welche individuelle Wandlungsprozesse aufzeigen können, unabdingbar sind: „Diese sind nur schwer erhältlich, auch deswegen da institutionell (v.a. im stationären Bereich/Krankenhaus) prinzipiell keine Daten für den längeren Verlauf und für das Behandlungsergebnis (outcome) gesammelt werden. Hier könnte die Politik entscheidend helfen, indem das Gesundheitssystem verpflichtet wird, outcome-basierte Longitudinaldaten für jeden Patienten zu sammeln.“

Frey versteht dies allerdings nicht als Aufruf des massenhaften, unkontrollierbaren Datensammelns, sondern setzt sich für eine sinnvolle, zielführende Nutzung mit einem Fokus auf Autonomie, Transparenz, Datensicherheit und Datenschutz ein: „Die Haupt-herausforderung besteht darin, Daten zu nutzen, um eine Verbesserung für den Menschen zu erreichen, allerdings den Patienten und Menschen ins Zentrum des Handelns zu stellen. Die Patienten und der Patient muss Eigentümer seine Daten bleiben.“ Wie jedoch die Aspekte Datenspeicherung und Datenkontrolle im Hinblick auf das Gemeinwohl in Einklang gebracht werden können, bleibt weiter eine Herausforderung für Forschung, Ethik und Politik, jedoch warnt der Neurowissenschaftler davor, dass die Entwicklung dazu führen könnte, „dass ein Zwang zur Bereitstellung von Daten aufgebaut wird.“

Weiterentwicklung und Adaption

Die Arbeit mit einer sich so rasant entwickelnden, visionären Technologie, wie der Künstlichen Intelligenz, verleitet natürlich auch gerne zu einem Blick in die Zukunft. In den weiteren Planungen möchte das Team von PREDICTioN 2020 auf Basis ihres Modells verbesserte Möglichkeiten zur Primärprävention von Schlaganfällen schaffen. „Hier wird zum einen den Ärzten ein Monitoring und Risikostratifizierungs-Tool in die Hand gegeben, zum zweiten wird der Patient/die Patientin in die Lage versetzt, durch Verhaltensänderung Risiken zu reduzieren,“ erklärt Dr. Frey, der bereits einige Schritte weiter denkt und bereits potentielle adaptive Szenarios für sein Modell identifiziert hat: „Sollten wir erfolgreich zeigen können, dass die Nutzung digitaler Daten mittels KI-basierter Modelle durch uns die Patientenversorgung im Bereich des Schlaganfalls signifikant verbessert, kann prinzipiell diese Technologie auf anderen chronischen Erkrankungen (Diabetes, Hypertension, etc.) skaliert werden.“ Das Potential von Künstlicher Intelligenz im Digital Health-Sektor scheint somit noch lange nicht ausgeschöpft.

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