KI-gesteuerte, automatisierte Prozesse, digitale Mitarbeiter, die Fachpersonal unterstützen und beraten, Leichtbauroboter als medizinische Assistenten sowie Technologien, die den Patienten in die Behandlung integrieren: ein Blick auf das weite Land von Digital Health.
Wie das Zusammenspiel von Arzt, Patient und intelligentem Medizinroboter funktionieren kann, zeigt das Beispiel des Leichtbauroboters LBR Med aus dem Hause des Augsburger Spezialisten für intelligente Robotik, Kuka. Ein Anwendungsfeld ist zum Beispiel ein multifunktionales Assistenzsystem, das der Arzt für die Bereiche Ultraschall und minimalinvasive Chirurgie einsetzt. Für die Ultraschall-Anwendung wird der LBR Med mit einer Sonde ausgestattet, die der Roboter zwischen zwei manuell gewählten Punkten auf dem Bauch des Patienten automatisch hin und her bewegt und dabei einen konstanten Druck ausübt. Das Vorgehen ermöglicht eine gleichbleibende Bildqualität des Ultraschalls und reproduzierbare Aufnahmen, die miteinander verglichen werden können.
Bei einer minimalinvasiven Operation wiederum führt der Leichtbauroboter anstelle des Ultraschallkopfes ein chirurgisches Instrument, das durch einen sogenannten Trokar in den Körper eingeführt wird. Der Roboter speichert den Eintrittspunkt ab und gibt dem Arzt die Möglichkeit, den Roboter manuell um diesen Punkt herum zu bewegen, ohne dass Kräfte auf den Eintrittspunkt ausgeübt werden. Dies hilft bei einer Operation, Verletzungen des Patienten zu minimieren. Als wichtiges Zukunftsfeld, in dem bereits heute die meisten Roboter zum Einsatz kommen, ist die orthopädische Chirurgie anzuführen. Ein häufiges Beispiel sind Knie- und Hüftimplantate. Dabei unterstützt der Roboter im OP-System bei der extrem präzisen Führung der Knochenfräse. Der Arzt kann so die Implantate sehr genau setzen, Nachbehandlungen oder Komplikationen reduzieren sich signifikant. Ein Beispiel aus der Praxis: Der Umstand, dass laut Studien etwa 20 Prozent der Menschen mit ihrer Prothese nicht zufrieden sind, hat den Gründer und Chief Medical Officer des US-amerikanischen Medizintechnikunternehmens Monogram Orthopaedics, Douglas Unis, dazu veranlasst, nach einer besseren Form der Behandlung zu suchen. Seine Wahl fiel auf ein autonom navigierendes, CT-basiertes Robotersystem, mit individuell auf den Patienten zugeschnittenem Operationsplan. Durch die Kombination von maßgeschneiderten Prothesen und Hightech-Knochenfräsen hat das Unternehmen eine revolutionäre Orthopädie-Lösung geschaffen.
Mensch und Maschine
Medizinprodukte, in denen Leichtbauroboter wie der LBR Med zum Einsatz kommen, können vielfältige Aufgaben im Gesundheitsbereich erfüllen. Mit reaktionsschneller Sensorik, umfangreichen Sicherheitsvorkehrungen und hygieneoptimierten Oberflächen werden sie speziell für Anwendungen in der Medizintechnik konzipiert. Was man von Großrobotern, die in Systemen für die Röntgenbildgebung, für die Strahlentherapie und zur Patientenpositionierung eingesetzt werden, bereits kennt, wird nun auch mit Leichtbaurobotern möglich. Mit Steuerungen, die für die direkte Kollaboration mit dem Menschen ausgelegt sind, sollen die Leichtgewichte als präzise Assistenten im medizinischen Umfeld wirken.
»Die Robotik ist im Gesundheitswesen angekommen und heute unverzichtbar. Das gilt von der Diagnostik über chirurgische Eingriffe am Patienten bis hin zur Therapie. Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig.«
Axel WeberVizepräsident der Business Unit Medical Robotics bei KUKA
„Die Robotik ist im Gesundheitswesen angekommen und heute unverzichtbar. Das gilt von der Diagnostik über chirurgische Eingriffe am Patienten bis hin zur Therapie. Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig: Biopsien bei Hirntumoren, teleoperative Ultraschalluntersuchungen oder die Rehabilitation nach Unfällen oder Schlaganfällen“, sagt Axel Weber, Vizepräsident der Business Unit Medical Robotics bei Kuka. Der Einsatz von Robotik und künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen habe zahlreiche Vorteile. „Viele medizinische Einrichtungen sind mit einem Mangel an Fachkräften konfrontiert, der sich negativ auf die Qualität der Diagnose und Behandlung ihrer Patienten auswirken kann. Roboter sind nicht nur in der Lage, die Qualität von Behandlungen, die höchste Präzision und innovative Technologie erfordern, zu verbessern, sie sind auch ausdauernder als Menschen und werden nicht müde.“ Sie können Ärzte oder Pflegekräfte zudem von monotonen oder körperlich anstrengenden Aufgaben entlasten, damit diese sich auf andere Aufgaben bei der Behandlung des Patienten konzentrieren, die ihre volle Aufmerksamkeit erfordern.
Digital Workers
Für Axel Weber ist klar, dass insbesondere die Kombination von medizinischer Robotik mit künstlicher Intelligenz schrittweise autonomere Lösungen zur Verbesserung der Patientenbehandlung hervorbringen wird. Kombiniert man im Rahmen der intelligenten Automatisierung fortschrittliche Technologien wie Robotic Process Automation, künstliche Intelligenz und Business Process Management, lässt sich in der Folge eine digitale Belegschaft generieren, die beim Problem des Fachkräftemangels im Gesundheitswesen Hilfestellung leisten kann. So sollen „Digital Workers“ als Software-basierte Assistenten unterstützend tätig sein, indem sie Aufgaben automatisiert erledigen und damit die Effizienz von Prozessen und die Qualität der Versorgung steigern.
An Einsatzmöglichkeiten im medizinischen Sektor herrscht kein Mangel. Auf der Plattform „healthcare-digital“ listet Digital-Health-Fachfrau Natalie Ziebolz eine Reihe von Beispielen auf: „Digitale Mitarbeiter können verwendet werden, um Patienten dabei zu helfen, ihre Medikamente richtig einzunehmen und mögliche Wechselwirkungen zu identifizieren. Mithilfe von künstlicher Intelligenz und Machine-Learning-Algorithmen analysieren Digital Workers Patientendaten und stellen Diagnosen. Sie können auch Radiologie-Bilder analysieren und mögliche Anomalien identifizieren. Digitale Mitarbeiter erleichtern im Rahmen der Telemedizin zudem die Arzt-Patienten-Kommunikation, indem sie als virtuelle Arzt-Assistenten fungieren, die die Anamnese aufnehmen, die Symptome analysieren und Ärzten bei der Diagnose helfen.“ Eine weiteres Aufgabengebiet ergibt sich bei der Patientenbetreuung, wenn Digital Workers Patienten während eines Krankenhausaufenthalts unterstützen, beispielsweise indem sie beim Check-in-Prozess helfen, Informationen zur Behandlung bereitstellen oder an Termine erinnern.
Automatisierte Kommunikation
Im Fokus der intelligenten Digitalisierung des Gesundheitswesens in Österreich steht seit Jahren die elektronische Gesundheitsakte Elga. „Elga hat enorme, noch nicht ausgeschöpfte Potenziale. Es geht jetzt darum, dieses kraftvolle System auch zu nutzen“, meint dazu Franz Leisch, vormaliger Elga-Chef und jetzt Chief Digital Officer (CDO) bei der Gesundheitsplattform Praevenire. Dass einiges verbesserungswürdig ist, weiß etwa Stefan Nehrer, Dekan der Fakultät für Gesundheit und Medizin an der Donau-Universität Krems: „Für Ärzte ist eine gut aufbereitete Krankengeschichte von großem Nutzen. Elga ist bezüglich der Usability noch nicht so weit gediehen, dass es dem Arzt wirklich möglich wird, in den Patienten mit wenig Aufwand hineinzugehen. Was Ärzte brauchen, sind fachspezifische und situativ passende Informationen, die automatisiert zur Verfügung gestellt werden. Es wäre möglich, die Software dahingehend zu programmieren.“
Eine andere Forderung von Gesundheitsexperten lautet, die Elga-Technik für private Innovationen zu öffnen. Auf der Wunschliste der Fachleute stehen zudem die Ermöglichung des Zugriffs auf Elga für andere Gesundheitsberufe, wie beispielsweise die Physiotherapie oder Ergotherapie, und eine Konzeption, die anhand künstlicher Intelligenz die smarte Darstellung von Gesundheitsdaten erlaubt. Vonseiten der Patienten wird wiederum erwartet, dass Befunde, Diagnosen und Medikation, aber auch Impfdaten und Zuweisungen lückenlos in Elga zur Verfügung stehen − und zwar dann, wenn sie selbst das so wünschen. Klar ist: Die Zusammenführung aller Patientendaten, zum Beispiel Bilddaten und Ambulanzbefunde, kann den Patientenalltag massiv erleichtern.
E-Health-Roadmap
Dringend notwendig erscheint Experten außerdem die strategische Abstimmung mit den Stakeholdern zur Erstellung einer nationalen E-Health-Roadmap. Laut den Vertretern der „Plattform für Digitale Gesundheit“, ein Netzwerkpartner des FEEI (Fachverband der Elektro- und Elektronikindustrie), können nur auf diesem Wege Schlüsselprojekte wie der elektronische Eltern-Kind-Pass rasch umgesetzt und ans Ziel geführt werden. „Die gesetzliche Grundlage oder eine zentrale Applikation allein sind nicht die Garanten für die Umsetzung komplexer Anwendungen für das Gesundheitswesen. Vielmehr muss jeder Prozess organisatorisch, technisch und finanziell bis zum einzelnen Anwender oder Nutzer – und damit auch dem Arzt oder Patient – geplant werden“, betont Plattform-Sprecher Eduard Schebesta.
Eine flächendeckende E-Health-Roadmap würde einen entscheidenden Beitrag für die Planung und Finanzierung der digitalen Transformation des Gesundheitswesens in Österreich leisten. Zudem bietet laut Schebesta ein belastbarer Fahrplan allen Beteiligten eine bessere Planbarkeit für die Umsetzung und Finanzierung digitaler Lösungen für Patienten, Ärzte sowie Apotheken und Spitäler.
„Software für die medizinische Dokumentation und Verwaltung hat sich als Rückgrat der modernen, effizienten medizinischen Versorgung etabliert“, so Schebesta. Als Beispiel lässt sich der Mutter-Kind-Pass anführen, der hierzulande seit 50 Jahren einen aktiven Beitrag zur Früherkennung von Krankheiten bei Schwangeren und Kleinkindern bis fünf Jahren leistet. Seit 35 Jahren sorgt dabei der Einsatz fortschrittlicher Medizin-Software und Infrastruktur dafür, das Vorsorgeprogramm so effektiv wie möglich zu machen. Die Digitalisierung des Mutter-Kind-Passes als Eltern-Kind-Pass ab 2024 ist aus Sicht der Plattform für Digitale Gesundheit demnach zu begrüßen. Die Weiterentwicklung der Leistungen und der eEKP bis 2026 gelten als wichtige Schritte für den heimischen Gesundheitsstandort.
KI zur Früherkennung
Während an Daten kein Mangel herrscht, liegt das Nadelöhr in Sachen Digital Health bei der Speicherung, Verarbeitung und vor allem Interpretation der Informationen. Dafür sind zunehmend intelligente Algorithmen und Programme zuständig, die Daten zu Wissen transformieren sollen.
Wie es dank des Einsatzes von Big Data und KI-Techniken wie Machine Learning gelingen kann, aus riesigen Datasets Krankheitsbilder früh zu erkennen und Medikamente zu testen, zeigt sich beispielsweise in der Alzheimer- und Diabetesforschung. Catherine Jutzeler vom Departement Gesundheitswissenschaften und Technologie der ETH Zürich berichtet von einer Studie zum Thema Demenz, bei der mit den Tools der künstlichen Intelligenz Veränderungen im Gehirn erkannt wurden, noch bevor die klinischen Symptome beim Patienten aufgetreten waren. Jutzler warnt zugleich vor voreiligen Schlüssen: „Nur weil Algorithmen Veränderungen anzeigen, bedeutet das noch nicht, dass dies klinische Relevanz habe.“ Big-Data-Ansätze seien zwar vielversprechend, aber nur dann, wenn sie sinnvoll eingesetzt werden. Notwendig sind dafür in Zukunft große internationale Kollaborationen, um repräsentative Datenmengen zu generieren und Studien für die Früherkennung zu machen, die sich über einen großen Zeitraum erstrecken: „Man muss Menschen jahrelang beobachten, was riesige Datensätze mit sich bringt.“
Auch in der Diabetes-Forschung gilt Big Data als treibende Kraft beim Wechsel von der Standard- zur Systemmedizin. „Um enorme Datenmengen aus den verschiedensten Quellen zu verknüpfen, brauchen wir Techniken wie Statistics Computational Modeling und Machine Learning“, sagt Elisa Araldi, seit 2022 Junior Professor für Computer-Assisted Systems Medicine, Universitätsmedizin Mainz. Die Kraft biomedizinischer Datasets zeige sich etwa an der UK Biobank, eine prospektive Kohortenstudie mit umfassenden Daten, die von 2006 bis 2010 bei rund 500.000 Personen im Vereinigten Königreich erhoben wurden. „Was Diabetes Typ 2 betrifft, war es uns möglich, die Effekte von Medikamenten aus großen Beobachtungskohorten zu vergleichen, ohne eine randomisierte klinische Studie durchzuführen.“
Der integrierte Patient
Die Hoffnungen, die Experten im Gesundheitswesen auf Big Data und KI setzen, sind groß. „Ich erwarte mir, dass die Gesundheitsmedizin effizienter wird, bei gleichbleibender oder noch besserer Qualität der Versorgung. Und dass wir mit digitalen Technologien und intelligenter Automatisierung noch mehr Menschen auf einfachere Weise erreichen können“, sagt Irene Fialka, CEO des Health Hub Vienna, INiTS. Von Bedeutung ist dabei laut Tanja Stamm, Professorin für Outcome Research an der Medizinischen Universität Wien, Digitalisierung nicht als Selbstzweck, sondern als Mittel zur Nutzengenerierung für alle zu betrachten. Hier spiele die Kommunikation eine tragende Rolle: „Dieser Nutzen, den neue Technologien bringen können, muss konsequent aufgezeigt werden, vor allem dem Patienten. Ein informierter und in die digitalen Prozesse integrierter Patient kann so zum aktiven Mitgestalter seiner Behandlung werden.“
Ein großer Schritt auf dem Weg zum integrierten Patienten ist die Verwendung von Gesundheits-Apps, die mit Daten gefüttert als Kommunikationstool zwischen Patient und Behandler dienen, um Symptome oder therapeutische Nebenwirkungen zu übermitteln. Auf diese Weise entstehen Feedbackschleifen, die eine Adaptierung der Therapien ermöglichen und deren Wirkung erhöhen.
Tool für Home-Therapie
Die Entwicklung in diese Richtung geht inzwischen weit über bloße Gesundheits-Apps hinaus. Geforscht wird an kompletten smart-digitalen Systemen, wie ein Beispiel an der FH Campus Wien zeigt. Thema beim Forschungsprojekt SETT (Smarte echtzeitfeedbackunterstützte Trainingstherapie) ist die stetig zunehmende körperliche Inaktivität, die ein treibender Faktor für degenerative Symptomatiken des Bewegungssystems und metabolische Erkrankungen ist. Neben Übergewicht und Adipositas betrifft dies insbesondere Gelenksbeschwerden im Bereich Knie, Hüfte und Lendenwirbelsäule. Häufig ist infolge ein Knie- oder Hüftgelenksersatz notwendig. Die Grundproblematik: Postoperativ wäre eine rehabilitative Phase von sechs bis zwölf Monaten erforderlich, in welcher aus Ressourcengründen die Instruktion und Unterstützung nicht immer durch qualifizierte Professionisten erfolgen kann; bereits am Markt verfügbare Tele-Reha-Ansätze sind meistens auf Online-Kommunikation und statische Homepageinhalte beschränkt.
„Hier setzt SETT an, ein Digitalsystem, das Patienten, unter Berücksichtigung ausgewählter, im Haushalt verfügbarer Endgeräte – wie Tablets, Notebooks oder HD-TV – beim eigenständigen und nachhaltigen Training unterstützt. Nach Einweisung in physiotherapeutischen Einheiten werden durch das Heimtrainingssystem die Übungen instruiert, die Ausführungsqualität mit Echtzeitfeedback rückgemeldet und Trainingsdaten aufgezeichnet“, erläutert Klaus Widhalm, Projektleiter und Physiotherapeut. Mit einer solchen intuitiv zu bedienenden Lösung könne laut Widhalm der Effekt des Trainings bezüglich Nachhaltigkeit, Adhärenz, Motivation, Qualität und Dokumentation verbessert werden. „Die Entwicklung des Prototyps homeSETT markiert einen wichtigen Meilenstein in unserem Projekt. Dieses System vereint aktuelle Technologie mit der Praktikabilität für den Heimgebrauch, um Patienten individualisierter und effektiver in ihrem Rehabilitationsprozess zu unterstützen.“
Gute Narrative
Dass an intelligenter Automatisierung und dem Einsatz von künstlicher Intelligenz kein Weg vorbeiführt, scheint unter Fachleuten offenkundig. Klar ist aber auch, dass es rund um das KI-Thema noch eine Reihe von Fragen zu beantworten gilt, etwa wenn es um veränderte Rollenbilder der Ärzteschaft, das Qualitätsmanagement oder ethische Aspekte geht – vor allem wenn mit Daten trainierte Maschinen Menschen bei heiklen Entscheidungsfindungen unterstützen sollen. „Das alles lässt sich nicht kurzfristig lösen, sondern bedarf einer jahrelangen intensiven Auseinandersetzung mit allen Themenaspekten“, sagt Reinhard Riedl, Dozent am Institut Digital Technology Management der BFH Wirtschaft (Berner Fachhochschule).
Das Vorstandsmitglied der österreichischen Gesundheitsplattform Praevenire fordert engagierte Diskussionen ein: „Es reicht nicht, zu wissen, dass Digitalisierung und intelligente Automatisierung uns großen Nutzen bescheren. Wir brauchen auch gute Narrative, um überzeugende Geschichten erzählen zu können und als vertrauenswürdig wahrgenommen zu werden. Digital Health wird uns weiterbringen. Aber das muss man auch so kommunizieren, dass die Menschen das glauben.“