Bei der Podiumsdiskussion von Microsoft + Nuance auf dem diesjährigen Intelligent Health Summit ging es vor allem um eins: Daten in der Cloud – und welche Herausforderungen sowie Chancen sie für Künstliche intelligenz (KI) im Gesundheitswesen bereithalten. Das Gespräch überraschte nicht nur mit wichtigen Erkenntnissen, sondern auch mit einer inspirierenden Erfolgsgeschichte eines führenden französischen Krebszentrums.
Wie lassen sich Cloud-Lösungen implementieren, um das Potenzial von Gesundheitsdaten auszuschöpfen? Wie kann KI dazu beitragen, Durchbrüche in der medizinischen Forschung zu beschleunigen? Und welche Grundsteine müssen wir erst einmal legen, um die Gesundheitsbranche transformieren zu können? Mit diesen Fragen beschäftigte ich mich zusammen mit weiteren Expert*innen aus dem Gesundheitsumfeld bei einer Podiumsdiskussion auf dem Intelligent Health Summit 2022, dem weltweit führenden Kongress für KI im Gesundheitswesen. Unsere Mission: Das Potenzial medizinischer Daten in der Cloud zu entschlüsseln. Das sind unsere wichtigsten Erkenntnisse:
1. Interoperabilität ist die entscheidende Grundlage
Das Gesundheitssystem eines Landes besteht aus einem komplexen Zusammenspiel aus Patient*innen, Ärzt*innen, Arzneimittelfirmen, Beratungsstellen sowie Akteur*innen aus der Politik und Wirtschaft. Gesundheitsdaten sind in diesem Konstrukt ein wichtiges gemeinsames Gut, doch es hapert noch an der gemeinsamen Nutzung. Die sensible Natur der Gesundheitsdaten erfordert höchste Sicherheit und macht das Teilen dieser Daten kompliziert. So sagte auch Matjaz Ladava, Group Program Manager für Health Cloud & Data bei Microsoft: „Das größte Problem, das wir lösen müssen, ist die Interoperabilität.“
Um von den Vorteilen der KI im Gesundheitswesen profitieren zu können, gilt es zunächst den Datenfluss in Gang zu bringen. Angesichts der immensen Menge an Gesundheitsdaten, wäre es schon von großem Nutzen auch nur einen kleinen Teil davon für die Forschung verfügbar zu machen. Auch wenn es noch ein weiter Weg ist – Fortschritte in Bezug auf die Interoperabilität sind schon zu sehen: Der Standard Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) ist in den USA bereits vorgeschrieben und wird im Vereinigten Königreich immer wichtiger. Dank ihm lassen sich Daten leichter von einem System in ein anderes übertragen.
„Wenn wir die Interoperabilität – auf nationaler Ebene und länderübergreifend – als Schlüsselelement bei der Implementierung jeder Lösung rationalisieren, lassen sich bestehende und neue Gesundheitstechnologien schlicht sinnvoller nutzen“, fasste Moderatorin Elena Bonfiglioli, GM Health & Life Sciences und Global Strategy Lead für Pharma Life Sciences bei Microsoft, zusammen.
2. Strukturierte Daten unterstützen die klinische Entscheidungsfindung
Wie Interoperabilität in der Praxis aussehen kann, zeigt das Beispiel des Krebszentrums Antoine Lacassagne. Das französische Gesundheitsinstitut nimmt am HOP’EN Programm teil, einem Fünfjahresplan zur Umgestaltung der digitalen Gesundheitsversorgung in ganz Frankreich. Im Rahmen des Programms und entsprechend der Strategie „Ma santé 2022“ können Patient*innen und Ärzt*innen über das cloudbasierte Patient*innenportal Dossier Médical Partagé (DMP) auf medizinische Berichte zugreifen und diese gemeinsam nutzen.
Eine wichtige Rolle kommt hierbei dem KI-Workflow-Assistenten Dragon Medical One zu, der unstrukturierte narrative Daten in strukturierte Daten umwandelt. Dadurch lassen sich automatisch hochwertige medizinische Dokumentationen erstellen und relevante Patient*inneninformationen leichter auffinden. Die Ärzt*innen des Krebszentrums Antoine Lacassagne hinterlegen ihre Sprachdiktate mithilfe des cloudbasierten Dokumentationsbegleiters automatisch als medizinische Berichte in der elektronischen Gesundheitsakte ihrer Patient*innen, wodurch diese schneller im Patient*innenportal verfügbar sind.
„Dragon Medical One in der Cloud ist ein echter Fortschritt“, so Julie Agez, IT-Projektmanagerin beim Krebszentrum Antoine Lacassagne. „Die Patient*innen können schnell und einfach auf ihre medizinischen Berichte zugreifen, und die Ärzt*innen die jeweils benötigten Informationen über ihre Patient*innen abrufen. Dadurch gewinnen sie wertvolle Zeit, um sich auf die Behandlung zu konzentrieren.“
3. Die Nutzer*innen kommen an erster Stelle
Wenn es darum geht, Akzeptanz für neue digitale Lösungen im Gesundheitswesen zu schaffen, ist die Bereitstellung der Technologie der einfache Part. Viel komplexer ist dagegen das Change Management – schließlich wollen die eigentlichen Nutzer*innen der Technologie davon überzeugt werden, dass die Lösung sich positiv auf ihren Arbeitsalltag auswirken wird. Häufig besteht in der Belegschaft von medizinischen Organisationen ein gewisser Widerstand gegen Veränderungen – und dementsprechend auch gegen die Einführung datengesteuerter Lösungen. Das macht es schwierig, den vollen Nutzen aus Cloud- und KI-Investitionen zu ziehen.
Auch beim Krebszentrum Antoine Lacassagne konzentrierten sich die meisten Vorbereitungen nicht auf die technische Implementierung bei Servern und Systemen, sondern auf die Umstellung des Arbeitsalltags bei den Ärzt*innen und den medizinischen Fachkräften. Um die Umstellungsphase so einfach wie möglich zu gestalten, ermittelte das Projektteam in jeder Abteilung einige Personen, die sich für die neue Lösung einsetzen und so dazu beitragen konnten, Widerstände gegen Veränderungen zu überwinden. Mit Erfolg: Aktuell kann das Centre Antoine Lacassagne auf eine 80-prozentige Akzeptanzrate für Dragon Medical One blicken.
Ein überzeugender Vorteil: Der Einsatz der Lösung hat die Rolle des medizinischen Fachpersonals aufgewertet. „Wir haben festgestellt, dass medizinische Fachkräfte ihre Aufgaben neu definieren“, so Julie Agez. „Sie tippen nicht mehr nur medizinische Berichte, sondern unterstützen die Patient*innen ganzheitlich auf ihrem komplexen Weg der Krebsbehandlung.“
4. Auf Ergebnisse für Ärzt*innen und Patient*innen konzentrieren
Bei der Podiumsdiskussion waren wir uns in einer Sache alle einig: Die Cloud ist unerlässlich, um das volle Potenzial von Gesundheitsdaten auszuschöpfen. Wir sehen allerdings auch, dass der Weg der Branche in die Cloud lang und schwierig ist. Schon jetzt verändern cloudbasierte Lösungen wie Dragon Medical One das Gesundheitswesen – denn sie konzentrieren sich auf Ergebnisse und nicht auf die Technologieumgebung. „Es geht nicht so sehr darum, ob die Technologie in der Cloud ist, sondern darum, ob sie uns hilft, den Menschen die Fürsorge zu geben, die sie brauchen“, so Elena Bonfiglioli. Auch bei der Regulierung der Datennutzung sollten die Ergebnisse im Fokus stehen. „Die Regulierungsbehörden müssen über die Ergebnisse nachdenken, die wir erreichen, und nicht über die Modalitäten, die wir vorschreiben wollen“, so Matjaz Ladava.
Künstliche Intelligenz, die sich auf Ergebnisse konzentriert, kann eine mächtige Verbündete für Ärzt*innen und Patient*innen werden. Erfolgsgeschichten wie die des Krebszentrums Antoine Lacassagne machen deutlich, dass Sprache die neue Grenze im Gesundheitswesen ist. Ich bin gespannt, wie KI in der Cloud die Branche in Zukunft weiter verändern wird. Wie Julie Agez sagte: „Wir haben noch einen langen Weg vor uns – aber er ist wirklich aufregend.“
