Wie vorhersagbar ist die Medizin? von Tobias D. Gantner, Köln und Christian Kauth, Fribourg Neue Digitale Welt - Einblicke in die Zukunftswerkstatt der „Künstlichen Intelligenz“Teil 4 In ihrem vierten Beitrag beschäftigen sich Dr. med. Tobias Gantner, HealthCare Futurists GmbH Köln, und Dr.-Ing. Christian Kauth, HealthCare Futurists GmbH Schweiz, mit neuen und KI-gekoppelten Konzepten der Telemedizin. Sie werfen einen Blick in die „Ohnearztpraxis“, besichtigen das „consultatorium.digitale“ und betrachten zukunftsträchtige Einsatzfelder der KI in der Medizin.In einer weiteren connexi­plus-Ausgabe stellen sie sich einer Herausforderung aus dem Leserkreis, zu der sie eine KI aufbauen, im Beitrag die Funktionsweise erläutern und Ergebnisse interpretieren.  Sie bitten darum, dass Sie als Leserinnen und Leser Fragestellungen aus Ihrem täglichen Umgang mit Daten einsenden, die die Autoren mit einer KI bearbeiten können. Reichen Sie gern per E-Mail an Dr. Gantner Ihre ganz persönliche Wunsch-KI ein:E-Mail: tobias.gantner@healthcarefuturists.com  Wir verließen die Szene in Folge 3 der Serie in Heft 6/2020 nach einem Gang durch die Arztpraxis der Zukunft. Eine Praxis, die nach außen gar nicht digital daherkommt, da die Ästhetik der öffentlich zur Schau getragenen Technologie sich nur in vernachlässigbarem Umfang in Patientenheilung überführt. Es ist vielmehr der von ihr abstrahlende und durch sie vermittelte Nutzen, der beim Patienten ankommt. Ein Nutzen, der den Patienten in seiner Lebenswirklichkeit abholt, wo auch immer diese sich zutragen mag. Der Arzt braucht nicht mehr das Schneckenhaus des medizinischen Wirkens, die Arztpraxis. Unter Technologieeinsatz kann er seine Fähigkeiten und Fertigkeiten an jeden digital erschlossenen Ort auf diesem Planeten bringen.  Telemedizin − Ohnearztpraxis nicht ohne Arzt Damit kommt die Telemedizin nach Hause. Wir werden uns darauf einstellen müssen, dass neue Spielarten der Arzt-Patienten-Interaktion Einzug halten. Eine davon wird demnach die Nutzung telemedizinischer Anwendungen sein. Sie ist allerdings als solches noch gar nicht richtig definiert. Sie ist mehr als ein Arzt, ein Patient und eine digitale Verbindung. Sie besteht manchmal nur aus einem Telefon, manchmal spielt sie sich zwischen zwei Ärzten ab, manchmal zwischen Arzt und Pflegekraft, manchmal im Krankenhaus, manchmal auch in Praxiskonstellationen, die wir als Ohnearztpraxis bezeichnen. Sie stellt uns vor Herausforderungen, nicht nur, weil sich stets neue Fragen zur Abrechnung stellen, weil sich juristisches Neuland auftut, sondern auch, weil wir uns über Datenschutz Gedanken machen müssen. Insbesondere aber haben wir Mediziner in unserer Ausbildung nicht gelernt, wie wir diese digitale Beziehung gestalten können. Noch haben wir uns später Gedanken dazu gemacht, wie sie uns gestalten wird. Stellen Sie sich vor, Fachärzte könnten zu digitalen Belegärzten in Allgemeinarztpraxen werden und in diesem „consultatorium.digitale“ oder Ohne-Facharzt-Praxis mit etwas weiterführender spezifischer und digital gestützter Diagnostik eine unverzügliche Patientenabklärung machen, die auf den erhobenen Daten basiert, auf der Interaktion mit einer entsprechend geschulten medizinischen Hilfskraft, die den Patienten vor Ort betreut und in der Verbindung und Absprache mit dem überweisenden Kollegen. Dem Patienten bleiben Wartezeiten, Fahrzeiten und Ungewissheiten erspart. Ein Anschluss der Behandlung ist gewährleistet, das Informationskontinuum zwischen Überweiser und Consiliarius ist hergestellt. Wir sind wieder bei der Nahtlosigkeit in deren Hintergrund die digitale, datengetriebene Infrastruktur läuft. Stellen Sie sich vor, Pflegedienste und Pflegeheimbetreiber beginnen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz Facharztzeit für Ihre Heimbewohner − z. B. bei Neurologen, Rheumatologen oder Pulmologen − in deren digitalen Consultatiorien zu makeln, so wie heute Strompreise an einer Börse verhandelt werden. Die Arztzeit als Handelsgut. Wer Leerlauf hat, behandelt mit und nimmt somit teil an einem viel größeren Handlungs- und Behandlungsfeld. Die Qualitätskontrolle, beispielsweise nach Fachlichkeit (Outcome), Freundlichkeit (Evaluation des Patienten) und Pünktlichkeit (Einwahlzeitpunkt), besorgt wieder eine künstliche Intelligenz. Sie mögen jetzt einwenden, dass es gar nicht genug Arztkapazitäten dafür gibt. Dem aber widersprechen die aktuellen Zahlen, die eher auf eine Fehlverteilung der ärztlichen Valenzen hindeuten als auf einen Mangel daran. Das spielt aber in der digitalen Welt, wenn kein direkter persönlicher Kontakt zwingend nötig sein sollte, keine Rolle mehr. Und wenn die Ressourcenanforderungen im eigenen Land nicht zu decken sind, könnte das Modell spannend sein für Ärzte aus dem Europäischen Ausland und grundständigen Telemedizinanbietern, die ohnehin mit angestellten Ärzten arbeiten. Beispiel Ergometrie in der kardialen Ischämie­diagnostik Wir sind von Frau Dr. Horn per Leserzuschrift darauf hingewiesen worden, über einen KI-basierten Ansatz zur Auswertung der Ergometrie in der kardialen Ischämiediagnostik nachzudenken. Dieses weit verbreitete und einfach durchzuführende Verfahren, das mittlerweile Einzug in jede Hausarztpraxis gefunden hat, erfuhr anhand der aktuellen ESC-Leitlinien  (ESC-guidelines on the diagnosis and management of chronic coronary syndrom, European Heart Journal 2019; 10.1093) eine starke Abwertung in der Indikationsstellung (ehemals Klasse I-Indikation, nun IIb-Indikation); es sollte gemäß den offiziellen Empfehlungen in dieser Fragestellung also nicht mehr angewendet werden, da die bisherigen Diagnosealgorithmen mit alleiniger Betrachtung der ST-Streckensenkungen in den Gütekriterien (Sensitivität 58 %, Spezifität 62 %) nicht überzeugen. Man werde, so Frau Dr. Horn, dieses Verfahren nur in die Zukunft retten können, indem man die Auswertung z. B. durch KI-gesteuerte Technik deutlich optimiere und so die Gütekriterien verbessere. Aus dem klinischen Blickwinkel sei die Art der Untersuchung optimal, da sie im Gegensatz zu alternativen Verfahren eine physiologische Belastung abbilde. Das Problem liege allein in der Auswertung, welche sich bislang auf Veränderungen der ST-Strecke beschränke. Das Potenzial KI-basierter Algorithmen sei enorm, da nachgewiesenermaßen auch Veränderungen von QRS-Amplituden, T-Wellen, Herzfrequenz- und Blutdruckverhalten eine wichtige Rolle spielten, jedoch aufgrund der Komplexität in der Auswertung bislang aber nicht adäquat berücksichtigt wurden. Gegebenenfalls könne sogar die Vortestwahrscheinlichkeit in die Auswertung mit einfließen. Die Daten wären zudem einfach zu erheben (automatische Speicherung durch Ergometriegeräte) und bei Patienten, die einer nachfolgenden Koronarangiografie unterzogen werden, auch gut validierbar. Da alternative Verfahren zur Ischämiediagnostik wie Myokardszintigrafie, CT oder Stressecho i.d.R. nicht flächendeckend zur Verfügung stehen und/oder mit Strahlenbelastung verbunden sind, bestehe weiterhin ein hohes klinisches Interesse an der Ergometrie. Wir sehen diese Verfahren als gute Datenlieferanten für die Erstellung von KI-Algorithmen, die gewissermaßen in einer Zweitnutzung der gesammelten Daten auf weitere Parameter zugreifen können. Zukünftig wird es noch eine Reihe von Anwendungen geben, die KI-unterstützt Klinikern neue Einblicke eröffnen, die bislang nur durch invasive oder weitere Fachdiagnostik zu erheben waren. Beispiel Einblutungsdiagnostik Man denke beispielsweise an die Einblutungsdiagnostik in größere Gelenke bei Hämophiliepatienten, die bislang lediglich durch Ultraschallanwendung erhoben werden könnte. Eine Operationalisierung der Ultraschall-Untersuchungen mithilfe von KI, deren Domäne neben der Textauswertung ja auch die Bilderkennung bzw. time-series ist, wie im vorherigen Artikel dargestellt, könnte die Ultraschalldiagnostik in die Hände der Hämatologen, möglicherweise sogar in die der Patienten selbst legen und einem Patienten eine frühzeitigere Diagnostik ermöglichen. Auch hier kommt wieder die technologische Entwicklung mit ins Bild: Ultraschallköpfe sind mittlerweile an Smartphones koppelbar und werden wohl bald zur klinischen Standardausrüstung in entsprechenden Ambulanzen gehören. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz wird sicherlich nicht alle Herausforderungen lösen, vor denen wir stehen. Er wird auch weitere Problemfelder eröffnen, die wir näher betrachten müssen. Dennoch zeichnen sich bereits viele Anwendungsfelder ab, die quer durch die Medizin gehen und sich wie ein Kochbuch für innovative Gründer lesen. Gründer, die hoffentlich nicht erst in andere Länder gehen müssen, um ernst genommen zu werden.  Alles, was ein Mensch sich vorzustellen vermag, werden andere Menschen verwirklichen können. Jules Verne KI – Weitere Anwendungsfelder Einsatz in der Lehre und Ausbildung Im Zeitalter der Aufmerksamkeitsökonomie, die mit Kurznachrichten, Kurzvideos und Bildern ihre Follower bedient, scheint die klassische Hauptvorlesung meist wie aus der Zeit gefallen. Auch das Lehrbuch an sich ist nicht nur veraltet, wenn es erscheint, es bleibt auch auf dem Stand, in dem es erworben wurde. Wir gehen daher davon aus, dass Lehrinhalte in Zukunft von publikumstauglichen Medical Influencers produziert werden, die sich den eigenen Channel zum virtuellen Hörsaal einrichten und von Public Lectures bis Master­classes alles anbieten. Warum sollte man denn auch nicht von den Besten lernen können, wenn sie nur einen Mausklick entfernt sind? Die zu vermittelnden Lehrinhalte werden dann inhaltlich markiert. Zur Vorbereitung auf Prüfungen, aber auch auf den klinischen Alltag, werden von einer KI genau diese Lehr-Medleys zusammengestellt, die die Wissensgebiete umfassen, auf denen noch Nachholbedarf ist. Dieselbe KI wird anhand von Testergebnissen individuelle Repetitorien zusammenstellen und über eine statistische Verteilung auch antizipieren können, auf welchen Wissensgebieten noch Unterstützung notwendig ist. Kontextsensitives Zitieren und Plagiatsprüfung in wissenschaftlichen Arbeiten  Auch das akademische Arbeiten werden die KIs verändern. Ziel einer Promotion ist es doch, zur Weiterentwicklung der Wissenschaft etwas Neues beizutragen. Das Zusammenschreiben dient der Dokumentation zu 5 % und zu 95 % der akademischen Disziplinierung. Während Programme für Fußnoten und zur Literaturverwaltung bereits eine große Erleichterung darstellen, wird ein KI-unterstütztes Schreiben eines Textes nicht nur die im Kontext zu verwendende Literaturstelle vorschlagen, sondern gleichzeitig auch eine Plagiatsprüfung machen können. Endlich wird damit wieder mehr Zeit auf Originalität denn auf Organisation der Arbeiten zu verwenden sein. Computergenerierte Biomarker In Studien schlummern Schätze. Und diese Schätze wollen gehoben werden. Da KI in der Lage ist, komplexe Texte aufzunehmen und zu bearbeiten, werden wir bald computergenerierte Hypothesen sehen, die sich auf Literaturangaben stützen. Damit können neue Forschungsfelder ausgelotet werden, Brücken zwischen Fächern entstehen und neue Fragestellungen sich herausmendeln. Wir gehen davon aus, dass es zukünftig auch international agierende Fachärzte für datengetriebene Medizin geben wird, die sich genau diesen Fragestellungen als klinisch tätige Ärzte widmen werden.  Unser Projekt Faster Than Corona (www.faster­thancorona.org) zielt genau in diese Richtung: Es gibt drei Wege aus der Pandemie: Totale Kontrolle im Sinne von LockdownsTotales Vertrauen im Sinne einer wissenschaftlichen Lösung, wie einer ImpfungTotale Transparenz im Sinne einer umfänglichen Datensammlung zu COVID-19. Genau so funktioniert unser seit März 2020 online verfügbarer Aufruf zur altruistischen Datenspende als Open Data und Citizen Science Projekt. Unsere KI wertet die global anonym gespendeten Daten aus und sucht nach Korrelationen und Kausalitäten. Gibt es Risikoprofile, die einen Verlauf von COVID-19 vorhersagbar machen? Damit schaffen wir Möglichkeitsräume, die dann zielgerichtet in Wet-Labs ausgeleuchtet werden können. Denn hinter Datenmustern verbergen sich biochemische Zusammenhänge, so genannte computergenerierte Biomarker.  In-silico-diagnostics und Gamification Etwas weiter in der Zukunft könnte der Einsatz von Gamification in Forschung und Wissenschaft liegen. Dabei geht es darum, dass KIs von unabhängigen Dritten trainiert werden. Diese Trainingszeit stellen freiwillige Spielteilnehmer zur Verfügung, und mit jeder Runde im Spiel hat der Algorithmus wieder etwas dazu gelernt. Gerade komplexe Systeme, wie das Immunsystem könnten in Spielwelten dargestellt werden, wobei zelluläre und humorale Bestandteile Objekteigenschaften bekommen, die eine KI aus der Literatur entnimmt. In der Interaktion mit diesen Bestandteilen und veränderten Umweltbedingungen reagieren diese Instanzen, und es wird spannend sein herauszufinden, ob sich komplexe Simulationen in silico und in vitro ähnlich reproduzieren lassen. Ein erster Schritt in diese Richtung ist beispielsweise die Mars Challenge, in der Citizen Scientists weltweit gegen Aflatoxin-Moleküle spielerisch und digital gefaltet haben. (https://www.nature.com/articles/d42473-018-00170-5).  Die Zukunft gehört denen, die die Möglichkeit erkennen, bevor sie offensichtlich wird. Oscar Wilde  Terminierung und Logistik der Impfstrategie Das Jahr 2021 steht ganz im Zeichen einer Pandemiebekämpfung durch Impfstrategien. Seit Januar ist mit nun verfügbaren Impfstoffen in Deutschland eine Impfkampagne angelaufen, in größeren Orten haben Impfzentren ihre Arbeit aufgenommen und diverse Logistikszenarien funktionieren, je nach Wirkstofflagerungstemperatur und Art der Impfkampagne mehr oder weniger gut. Der Einsatz einer KI hat das Potenzial, solche logistischen Herausforderungen effizienter zu managen, was Terminierung, Verfügbarkeit von Impfstoff und Impfendem und möglicherweise auch Schutz der Einrichtungen angeht. Eine KI könnte auch dabei behilflich sein, mathematische Modelle zu erstellen, in welchem Zeitraum und mit welchem Aufwand und durch wen 160 Millionen Impfdosen verabreicht und dokumentiert werden könnten. Wir sehen hier beispielsweise eine Verknüpfung der KI mit der Blockchain-Technologie. Durch sie wird eineindeutig nachweisbar, wann, wo, durch wen, mit welchem Impfstoff, mit welcher Charge etc. eine Person geimpft wurde. Das kann relevant werden, wenn bei Einreisen in bestimmte Länder eben der gelbe WHO Impfpass nicht mehr ausreicht, sondern ein digitaler Nachweis geführt werden muss. Unsere Berechnungen deuten auch darauf hin, dass Impfzentren in großen Städten nicht ausreichen werden, um eine genügend große Anzahl an Impfwilligen zu behandeln. Wir haben dazu das Konzept der Vaccitrain entwickelt: Umgebaute Bahnwaggons bieten Logistik an Impfstoffkapazitäten, Kühlvorrichtungen, Räumlichkeiten für Beobachtung von Impfnebenwirkungen etc. an und sind gleichzeitig mobil genug einsetzbar, um größere Bevölkerungsgruppen leichter zu erreichen. Über Nahtlosigkeit der Versorgung und Patientenzentrierung wurde in diesem Artikel bereits gesprochen. Datentreuhänder als Zwischenhändler Es ist durchaus denkbar, dass der bidirektionale Wert medizinischer Daten, also der Wert für Patienten, um früher und besser behandelt zu werden, also auch für Mediziner, um zielführender zu diagnos­tizieren und therapieren, bald auch anderweitig erkannt wird. Uns scheinen Labordienstleister dazu prädestiniert zu sein. Bei Ihnen könnten als Intermediär Daten aus patientennahen Medizingeräten auflaufen. Sie sind jedoch auch selbst in der Lage, Daten aus Auswertungen zu produzieren. So wie die Chirurgie früher ein Querschnittsfach war und nun die Pathologie am ehesten den Menschen in toto sieht, da dort Befunde aus allen Fachbereichen zusammenkommen, kann die Labordiagnostik oder ein Proxy derselben in diese neue Rolle kommen. Das wird wahrscheinlich kein Geschäftsmodell sein, das dem Patienten direkt angeboten werden wird, sondern es wird über Apotheken, Versicherer und andere abgewickelt werden. So etwas kann aber nur funktionieren auf der Basis einer Datenaggregation, die KI gestützt ist. Detektion von Augenerkrankungen Künstliche Intelligenz zur Erkennung von Augenerkrankungen steht kurz vor der Prime Time. Es gibt bereits eine Anzahl von Ansätzen, Veränderungen der Retina fotografisch zu detektieren und per Bilderkennung auswerten zu lassen. Es ist davon auszugehen, dass Diagnostik dieser Art in den nächsten Jahren zu einer Commodity wird und nicht mehr nur den Fachärzten vorbehalten bleibt.  Disclaimer: Wir haben uns beim Verfassen des Textes bei geschlechtsabhängigen Formulierungen wegen der Lesbarkeit des Textes einheitlich für die männliche Version entschieden. Selbstverständlich diskriminieren wir nicht zwischen Geschlechtern, sexueller Orientierung oder persönlicher Identität.    Sollten Sie eigene Ideen haben zum Einsatz von künstlicher Intelligenz, kontaktieren Sie uns sehr gern per E-Mail. Wir werden Ihren Vorschlag dann entsprechend berücksichtigen.  tobias.gantner@healthcarefuturists.com   Bild Copyright:  Kiyoshi Takahase Segundo/Alamy Stock Foto  Lesen Sie diesen und weitere spannende Beiträge im e-Paper !  Autoren:           Dr. med. Tobias Gantnertobias.gantner@healthcarefuturists.com              Dr.-Ing. Christian Kauth christian.kauth@healthcarefuturists.com              aus connexiplus 1-2021 KARDIORENALE ACHSENephrologie, Diabetologie, Kardiologie, Lipidologie, Biomarker, ErnährungSCHWERPUNKT: COVID-19      Titelbild Copyright:  Science Photo Library / Ktsdesign, Sebastian Kaulitzki. Gestaltung: Jens Vogelsang    Weitere Beiträge aus dieser Serie           Der G-BA Algorithmus, geknackt  . Wir sind die Summe unserer Entscheidungen Teil 6von Christian Kauth und Tobias Gantner 2021           Technologie verändert die Welt: Medizin. Macht. Möglichkeiten. Teil 5von Christian Kauth und Tobias Gantner 2021         Technologie verändert die Welt: Medizin. Macht. Möglichkeiten. Teil 4von Christian Kauth und Tobias Gantner 2021         BIG DATA, MACHINE LEARNING und KI - Daten. Können. Heilen. Teil 3von Christian Kauth und Tobias Gantner 2020           Demokratisierung der Medizin - Macht Künstliche Intelligenz medizinische Expertise zum Allgemeingut? Teil 2von Christian Kauth und Tobias Gantner 2020           Die Natur der Künstlichen Intelligenz Teil 1von Christian Kauth und Tobias Gantner 2020