Digitalisierung in der Medizin - künstliche Intelligenz bei der Diagnose seltener Erkrankungen
Arbeitsgruppenleitung
- Prof. Dr. Annette D. Wagner
Projektbeschreibung
Forschungsschwerpunkt ist die Untersuchung der Möglichkeiten der Digitalisierung in der Medizin - insbesondere den möglichen Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Diagnose seltener Erkrankungen. In einem Projekt mit Ada Health haben wir ein digitales Diagnose-Assistenzsystem für seltene Erkrankungen evaluiert. Ziel des Systems ist es, Ärzte dabei zu unterstützen, komplexe und seltene Erkrankungen korrekt und rechtzeitig zu erkennen, um eine zielführende Überweisung der Patienten an Zentren für seltene Erkrankungen zu ermöglichen und zeitnah eine adäquate Therapie einzuleiten. Durch eine verbesserte Zuweisungsqualität als Effekt solcher Systeme können Kostensenkungen im Gesundheitssystem erreicht werden. Aufbauend auf diesen Ergebnissen ist eine Fortführung des Projektes unter Einbeziehung weiterer interner und externer Forschungseinrichtungen geplant.
Aufbauend auf den Ergebnissen der bereits publizierten retrospektiven Studie sollen zukünftig verschiedene Subgruppen seltener Erkrankungen prospektiv untersucht werden. Ziel der Untersuchung ist es auch, die deskriptive Untersuchung der Genauigkeit eines Self-Assessment Systems im Rahmen einer App für spezifische Gruppen seltener Erkrankungen zu prüfen. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Optimierung der Self-Assessment Technologie für die Erkennung eines breiten Spektrums seltener Erkrankungen. Bei erfolgreicher Umsetzung sind signifikante Effekte auf die Möglichkeit der Identifizierung Betroffener und damit auf deren Zeit bis zur Diagnose zu erhoffen. Ein entscheidender primärer Endpunkt dieser prospektiven Studie ist die Übereinstimmung der von der App vorgeschlagenen Erkrankung im Vergleich mit der bestätigten Diagnose der(s) Patientin(en).
Im Rahmen der Entwicklung neuer Lehrkonzepte ist die Vermittlung digitaler Kompetenzen geplant. Ziel ist es, dass die Lehrformate über das konkrete Gebiet hinaus grundlegende und nachhaltig wirkende digitale Kompetenzen vermittelt, die das lebenslange Lernen und den Arzt-Patienten-Dialog auf eine neue Basis stellen. Damit soll das Projekt Impulse für das Medizinstudium und das Arzt-Patientenverhältnis der Zukunft setzen. Die Studierenden sollen Diagnoseunterstützungssysteme im Rahmen eines interaktiven Seminars sowie am Krankenbett selbständig anwenden. Die Möglichkeiten und Limitationen der Systeme sollen in verschiedenen Szenarien kritisch untersucht werden. Die grundlegenden relevanten Aspekte künstlicher Intelligenz sollen erläutert werden, um daraus ableitbare Potentiale der Systeme zu vermitteln.
Durch die genaue klinische Phänotypisierung konnten verschiedene Patientengruppen mit seltenen Systemerkrankungen gebündelt werden. Bei diesen Subgruppen handelt es sich meist um Erkrankungen, deren genetische Grundlage noch nicht bekannt ist. Aus diesem Grunde sollen zukünftig Patientengruppen mit einer aussagekräftigen Fallzahl auf gemeinsame genetische Veränderungen hin untersucht werden. Die genaue Phänotypisierung der Patienten und die Sammlung des Probenmaterials sollen die Etablierung einer Biobankstruktur und Vernetzung mit den spezifischen Unterzentren fördern.
Publikationen