Helfer im Hintergrund
Für Patientinnen und Patienten bleibt sie unsichtbar. Und doch arbeitet Künstliche Intelligenz immer mehr mit – im Hintergrund, Hand in Hand mit Ärztinnen und Pflegefachpersonen. Der Weg eines fiktiven Patienten durch die Universitätsmedizin der nahen Zukunft.
Text: Carolin Diel
Fotos: Pexel, Magnific, ChatGPT (OpenAI)
01 Risikofrüherkennung
KI als Risiko-Scanner
Sprechstunde im Zentrum für familiären Hautkrebs. PD Dr. Anne Zaremba stellt Emre Demir im Abstand von etwa zwei Metern vor das Gerät zur KI-gestützten Total-Body-Fotografie. Demir dreht sich zu allen Seiten. Mehrere Kameras machen Bilder, die KI markiert alle Muttermale mit bunten Kreisen: Grün heißt unverändert, Gelb leicht und Rot stark verändert oder neu.
Melanom entdeckt
Bei der großen Menge an auffälligen Muttermalen, die FAMM-Betroffene wie Demir haben, fällt es Dermatologen schwer, über die Zeit immer alle Veränderungen zu erfassen. Mit der KI erhält Zaremba einen besseren Überblick. So entdeckt sie an Demirs Oberarm ein neues Mal. Nach fachärztlicher Kontrolle äußert sie einen Verdacht auf ein Melanom mit einer höheren Tumordicke.
02 Anamnese und Befundung
Erstgespräch
Für das erste ausführliche Gespräch sitzt Demir im Hauttumorzentrum Prof. Elisabeth Livingstone gegenüber. Sie muss verstehen, was bisher geschah, doch Demir hat einen Berg an Unterlagen aus anderen Praxen und Kliniken dabei: unauffällige Laborwerte, Ultraschall, CT-Bilder. Früher hätte Livingstone rund 20 Minuten gebraucht, um alles zu sichten. Das Gespräch hätte sie parallel führen müssen. Bald übernimmt das Sichten die KI DEVA: Sie liest die eingescannten Befunde und trägt das Wichtigste in ein standardisiertes Formular ein. Gleichzeitig werden die Infos direkt in einem digitalen Patienten-Dashboard hinterlegt. Drei Minuten dauert das. So kann Livingstone ganz bei ihrem Patienten sein.
KI als Dolmetscher
Weil Deutsch nicht seine Muttersprache ist, übersetzt die KI MeDict das Gespräch zusätzlich in Echtzeit.
03 Diagnostik
Gewebeentnahme
Die Ärzte entfernen das Melanom, um es genauer zu untersuchen.
KI als Laborassistent
Im Labor analysiert Prof. Klaus Griewank aufbereitetes Tumorgewebe unter dem Mikroskop. Der Pathologe prüft dabei unter anderem, wie viel vom Tumormarker PD-L1 der Krebs präsentiert und wie viele Zellen sich gerade teilen. Ein hoher PD-L1-Wert deutet darauf hin, dass eine Immuntherapie gut ansprechen dürfte. Viele Zellteilungen sprechen hingegen für einen schnell wachsenden Tumor und eine ungünstigere Prognose. Bei diesen Analysen könnte KI Griewank künftig einen Teil der Arbeit abnehmen.
KI als Bildanalyst
Schon heute dient die KI als zusätzliches Vier-Augen-Prinzip. Sie erkennt Tumoren auf den Mikroskopbildern zuverlässig und liefert präzise Maßangaben, wo Menschen nur schätzen können. So hilft sie Griewank, selbst kleinste Tumorareale aufzuspüren – wie Nadeln im Heuhaufen.
CT- und Ultraschalluntersuchung
Ultraschall und CT zeigen: Der Krebs hat bereits gestreut.
04 Genetische Untersuchung
DNA-Analyse des Tumors
Da Demirs Krebs weit fortgeschritten und aggressiv ist, wird auch das Erbgut seines Tumors durchleuchtet. Dabei werden hunderte Gen-Veränderungen untersucht. Einige davon könnten mit einer Therapie gezielt angesteuert werden.
Statistikmodell als Datensortierer
Um zu bestimmen, ob eine Therapie für Demir wirklich sinnvoll ist, müssen die gefundenen Gen-Veränderungen auf eine Reihe von Parametern geprüft werden, zum Beispiel ihre Häufigkeit. Dabei unterstützt zwar keine KI, aber ein anderer digitaler Helfer: ein statistisches Modell. Hier lassen sich alle Schritte des maschinellen Denkprozesses nachverfolgen, und man kann überall aktiv eingreifen. Die Ergebnisse werden im Molekularen Tumorboard (MTB) unter Leitung von Dr. Ina Pretzell besprochen. Anschließend werden sie Demir von seinem behandelnden Arzt vorgestellt.
KI als Gesprächsbegleitung
Eine laienverständliche Übersetzung des MTB-Protokolls, die zudem auf empathische Sprache achtet, könnte dieses Arzt-Patienten-Gespräch unterstützen. Demir würde in dem emotionalen Ausnahmezustand, ausgelöst durch seine schwere Erkrankung, Optionen besser verstehen und informierter entscheiden können. Bei dieser Übersetzung könnte künftig eine KI, die gerade im Projekt MyCODE entwickelt wird, assistieren.
05 Suche nach Therapien
KI als Entscheidungshelfer
Alle Befunde laufen in jenem digitalen Patienten-Dashboard zusammen, in dem auch die Erstanamnese-Informationen gespeichert sind. Es ist die gemeinsame Arbeitsgrundlage einer besonderen Runde: der Hauttumorkonferenz. Hier beraten Fachleute aus der Hautkrebstherapie, Radiologie, Strahlentherapie und weiteren Gebieten gemeinsam, welche Behandlung für Demir die beste ist. Auch dabei unterstützt KI.
KI als Studien-Experte
Im Dashboard stecken viele clevere Helfer: Bald sollen Ärzte einem KI-Leitlinien-Chatbot konkrete Fragen zum Fall stellen können und dieser durchsucht dann blitzschnell alle aktuellen Leitlinien und Studien nach Antworten. Ein anderer KI-Chatbot soll spezifische Fragen zum Patienten beantworten.
KI als Wissens- und Erfahrungsarchiv
Ein weiteres Projekt an der UME, das gerade noch in der Entwicklung steckt, geht noch weiter: Eine KI hat aus den Daten von über 15.000 früheren Krebspatienten gelernt. Sie hilft vorherzusagen, wie gut eine Behandlung anschlägt. So, als würde man auf den Erfahrungsschatz aller Krebsspezialisten der UME gleichzeitig zurückgreifen und sie um ihre Meinung bitten.
Therapieentscheidung
Gemeinsam entscheiden sich Team und Patient für eine Immuntherapie.
06 Therapie
Immuntherapie
Demir beginnt die Immuntherapie als ambulanter Patient im Krankenhaus.
KI als Extra-Auge in der Pflege
Als Nebenwirkung entwickelt er eine Darmentzündung mit Durchfällen und muss stationär aufgenommen werden. Dadurch wird er etwas wackelig auf den Beinen. Die Pflege notiert das in ihrer täglichen Dokumentation, und eine KI schlägt Alarm. Sie erkennt darin ein erhöhtes Sturzrisiko, sodass die Pflege rechtzeitig reagieren kann.
KI als Dokumentationsassistent
Bei der Überwachung der Therapie setzen die Stationsärztinnen und -ärzte der Dermatologie erneut MeDict ein. Nach den Visiten diktieren sie der KI ihre Beobachtungen und diese erstellt daraus in Minutenschnelle eine Zusammenfassung mit den wichtigsten Aufgaben und am Ende des Aufenthalts einen Arztbrief.
KI als Therapiemanager
Mit der App DigiCare behält Demir seine Behandlung auch selbst im Blick: Er notiert Symptome und Medikamente, plant Termine und fragt bei Unklarheiten einen spezialisierten Chatbot.
07 Nachsorge
Entlassung
Die Nebenwirkungen konnten behandelt werden. Der Tumor hat auf die Therapie angesprochen. Emre Demir geht es sehr gut und er darf nach Hause.
Ambulante Beobachtung
Dort nutzt er DigiCare weiter. Die App verbindet die UME, seinen Hausarzt und seine Fachärzte, sodass alle wichtigen Stellen dieselben Informationen haben und Demir rundum gut versorgt bleibt.
Regelmäßige Nachkontrolle – und erneute Vorsorge
Die Krebstherapie konnte pausiert werden, der Krebs ist zurückgegangen. Trotzdem bleibt Demir im Hauttumorzentrum in Behandlung. Alle sechs Monate wird er weiterhin zum Risikoscreening bei Dr. Zaremba gehen.
KI made in Essen
Viele KI-Anwendungen, die an der Universitätsmedizin Essen zum Einsatz kommen oder erprobt werden, wurden hier entwickelt: am Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin, kurz IKIM.
Am IKIM wird zu den Einsatzmöglichkeiten von KI in Krankenhäusern geforscht – und zwar ganz praktisch. Das Institut ist direkt an die Kliniken der Universitätsmedizin Essen (UME) angebunden. So entstehen hier KI-Lösungen aus dem Klinikalltag für den Klinikalltag. Das Motto: „From Code to Clinic“. In den Forschungsteams arbeiten Medizininformatiker, Datenanalysten und Programmierer eng mit Klinikpersonal aus der Patientenversorgung sowie der Medizinforschung zusammen. Jede KI entsteht im Rahmen eines Forschungsprojekts und wird nach strengen Vorgaben geprüft. So wird fast ausschließlich mit erklärbarer KI gearbeitet, bei der Entscheidungen von Algorithmen stets nachvollziehbar bleiben. Zudem handelt es sich in der Regel um „Human in the Loop“-Anwendungen: Die KI analysiert, der Mensch entscheidet. Auf SHIP, der Smart Hospital Information Platform, sammelt die UME medizinische Daten auf klinikeigenen Servern, von Laborwerten bis hin zu CT-Bildern. Eine solche Datensammlung ist weltweit noch selten. Sie bildet die Basis für alle KI-Projekte.
Diesen Artikel teilen
