Unsichtbar und smart

Kostensenkung und Nutzensteigerung, organisationsübergreifendes Wissensmanagement: Für das Gesundheitswesen steckt viel Potenzial im Cloud Computing, das auf Erden teuer erarbeitet werden muss.

von
Claudia
Dirks

Die internationale Go-Szene steht unter Schock. So stand es geschrieben (10. März 2016, Spiegel-Online), nachdem der weltbeste (menschliche) Go-Spieler, Lee Sedol, zweimal hintereinander gegen die Google-Software AlphaGo verloren hatte. Und zwar durch Spielzüge, „die ein Mensch nie machen würde“, werden Experten zitiert – also Go-Experten. Die Software wurde von Menschen entwickelt und trainiert, sie war im vergangenen Jahr nachweislich noch wesentlich schlechter als Anfang März – und sie gewann durch unorthodoxe Spielzüge, die sie sich sozusagen selbst beibrachte. Gut möglich, so die Experten weiter, dass AlphaGos Strategie die Art verändert, wie Menschen künftig das japanische Brettspiel spielen werden.

„Wer Teil eines größeren Ganzen ist, kann die globale Wissensbasis nutzen, um seine lokalen Probleme zu lösen.“

Arthur Kaindl, Siemens Healthcare

Nun ist die Medizin kein einfaches Brettspiel, auch wenn man beispielsweise bei einigen Krebstherapien nicht umhinkommt, an Russisch Roulette oder weniger martialisch an Trial-and-Error zu denken. Was also haben wir zu verlieren, wenn wir einige Entscheidungen in der Medizin in die Hände einer Software legen, die auch noch lernfähig ist? Die Daten zurate zieht, welche ein Arzt nicht in Gänze überblickt, und Bezüge herstellt, die nur durch das Vergleichen und Interpretieren von Phantastillionen von Daten möglich ist?

Effektives Werkzeug für Ärzte

„Es geht an keiner Stelle darum, den Arzt zu ersetzen“, beeilt sich Horst Hahn zu erklären. Der Professor ist Leiter des Fraunhofer-Instituts für Bildgestützte Medizin MEVIS in Bremen. „Wir versuchen mit unserem AMI-Projekt diejenigen Aufgaben der behandelnden Ärzte, die sie eigentlich hassen, zu automatisieren. Lästige Aufgaben, für die die Ärzte eigentlich überqualifiziert sind. Wenn wir dank kluger Computerprogramme 50 Prozent des Datenvolumens als nichtrelevant aussortieren können, dann ist das viel mehr Zeit für relevante Informationen.“ AMI steht für „Automation in Medical Imaging“, ein Projekt, das die Bremer gerade mit der Radboud Universität Nijmegen auf den Weg gebracht haben und in dem es darum geht, selbstlernenden Computeralgorithmen beizubringen, die Datenflut, die tagtäglich über den Radiologen hereinbricht, automatisch zu durchforsten und nach Auffälligkeiten zu suchen, um dadurch künftig die Treffsicherheit von computergenerierten Diagnosen zu steigern.

Die Radiologie ist, nach der Labormedizin und der Pathologie, prädestiniert für solche Forschungsprojekte; die granularen Schichten ihrer Schutzbefohlenen lassen zwar immer genauere Befundungen zu, aber die Menge der Informationen übersteigt die menschliche Kapazität bei Weitem. „Wir sind dabei, dem Arzt ein sehr effektives Werkzeug an die Hand zu geben, mit dem er schneller hochqualifiziert mit seiner Aufgabe fertig wird“, erläutert Hahn die Zielvorstellungen des Projektes. „An dieser Stelle, wo wir jetzt sind, Stichwort ‚Deep Learning‘, maschinelle Lernverfahren, neuronale Netze etc., zeichnet sich ab, dass das tatsächlich möglich ist.“

Hightech-trends in deutschland 2016

Quelle: GfK Supply Chain Navigator; Anmerkung: Technologie-Nennungen sortiert nach stärkstem Markteinfluss für die Jahre 2015/2016 (in %)

High-Tech-Trends 2016: Cloud Computing und Cloud Services sind nun das zweite Jahr in Folge die dominierenden Trendthemen. Hersteller, Distributoren, Reseller, Retailer und E-Tailer erwarten, mit Cloud-Lösungen 2016 signifikante Umsatzsteigerungen zu generieren.

Versorgungsqualität ist der Treiber

Was es braucht, sind einfach sehr, sehr viele Datensätze, damit die Programme lernen. Das Prozedere an sich ist nicht neu – in anderen Branchen, wie in der Finanzwelt oder Automobilindustrie, gehört die Cloud zum Tagesgeschäft. Dass Cloud Computing in der Medizin derzeit eine, ja, man möchte sagen, Renaissance erfährt, ist vor allem einer belastbareren Technologie geschuldet, „aber auch, weil wir die biologische Heterogenität als Chance für eine personalisierte Medizin begreifen“, sagt Jörg Debatin, Vice President & Chief Technology and Medical Officer, GE Healthcare. „Diese neue Form der Medizin beruht auf der Analyse von enormen Datenmengen – zu deren Bewältigung braucht die Medizin die Cloud.“

Auch für Hahn ist die Versorgungsqualität Treiber des neu erwachten Interesses; in den USA ist beispielsweise das Lungenkrebs-Screening seit gut einem Jahr als Vorsorgeuntersuchung empfohlen. „Nehmen wir das Beispiel einer Lungen-CT-Befundung. Hier können mit einer sinnvollen computergestützten Befundung die Kosten deutlich reduziert werden, während gleichzeitig die Effizienz gesteigert wird – und wahrscheinlich auch die Qualität.“

Gründe zum Outsourcen: Risikominimierung und Wissen

Noch liegt die wahre Existenzberechtigung für das Gesundheitswesen jedoch vor allem in Kostensenkung und Nutzensteigerung, die sich durch organisationsübergreifende Schnittstellen ergeben. An diesen Schnittstellen entstehen noch immer viel zu viele Kosten und gehen Daten verloren. Nicht nur die Kassen, auch die Mediziner und Patienten sollten ein Interesse daran haben, Doppelungs- oder Fehlerquote zu minimieren, die durch Kommunikationslücken entstehen.

Das wäre ein erster Schritt, ohne zu großes Risiko. Im Gegenteil, auch für die IT-Abteilungen von Krankenhäusern könnte dies eine Lösung sein, bei miserabler finanzieller Ausstattung eine sichere, leistungsstarke, verfügbare, smarte IT anzubieten.

Die Hacker-Ereignisse der vergangenen Monate und die signifikante Zunahme der Angriffe auf Gesundheitseinrichtungen zwingen jedenfalls dazu, sich die Angebote professioneller Dritter „Datenverwahrer“ einmal genauer anzusehen. Zumal sich Tech-Experten wie Stephen Levy von Crypto einig sind, dass die Firmen seit den Snowden-Enthüllungen wirklich sichere Verschlüsselungen einsetzen.

Auch Aladin Antic, CIO, KfH Kuratorium für Dialyse und Nierentransplantationen e. V., sieht in der Professionalisierung der Sicherheitsstrategien eine Chance für nationale Anbieter: „Eine der Lehren aus den zurückliegenden großen und zunehmenden kleineren Angriffen muss sein, dass es Datensicherheit nicht mal nebenbei gibt. Ein mehrstufiges Konzept und die Einrichtung einer zuständigen Organisation sind unabdingbar. Generell werden im Bereich der schützenswerten Daten in Zukunft insbesondere die Zugriffssicherheit und risikoadjustierte Speicherkonzepte über den Erfolg von Anbietern von IT-Dienstleistungen entscheiden. Dies gilt auch für die eingesetzte Software oder die Verschlüsselung.“ Was für eine Krankenhaus-IT kaum leistbar ist, haben die Anbieter zum Geschäftsmodell gemacht. Das werden sie sich nicht durch ein Sicherheitsleck kaputtmachen lassen.

Mit Devices zum Public-Health-Management

Doch Sicherheit ist nur ein Faktor. Durch die Vernetzung des Wissens und den Aspekt der lernenden Algorithmen steckt in den neuen Projekten wesentlich mehr Musik. Debatin spricht gar von einer „Demokratisierung des medizinischen Wissens“. „Alle, auch die kleinen ländlichen Krankenhäuser, können ohne großen Aufwand am Weltwissen partizipieren. Für den Patienten bedeutet es, dass Diagnosen und Therapien nicht mehr von dem zufällig anwesenden Arzt abhängig sind. Wissen kann zugeschaltet, Lösungen können gefunden, Therapien gemeinsam initiiert und überwacht werden.“

Mit diesen Überlegungen ist GE Healthcare nicht allein. Die Medizingeräte-Branche wagt einen neuen Anlauf auf das Thema Cloud Computing. Auch Baxter, Philips und Siemens Healthcare versuchen mit neuen digitalen Services, den Krankenhäusern den Eintritt in eine sicher vernetzte Welt schmackhaft zu machen. Zunächst einmal tun sie dies über die Möglichkeit, die eigene Medizintechnik zu monitoren, zu warten und Auslastungsszenarien zu berechnen. Doch das Anliegen ist bei Weitem ein größeres, erklärt Arthur Kaindl, CEO der neu geschaffenen Abteilung für Digital Health Services bei Siemens Healthcare: „Es geht darum, die richtigen Informationen am richtigen Platz bereitzustellen. Retrospektive und prädiktive Datenanalytik sollen dem Kliniker helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, klinische Arbeitsabläufe zu implementieren, und damit letztendlich die Gesundheitsversorgung zu verbessern.“ Zu diesem Zwecke werden die Kliniken, die mit Siemens MT arbeiten, nach dem (legalen) Zugang zu den Secondary-Use-Rights von identifizierten und anonymisierten, zum Teil aggregierten Daten gefragt, um diese durch Analysen und Benchmarking anzureichern und so eine smarte Health Cloud zu generieren.

Globale Wissensbasis zur Lösung lokaler Probleme

Für die Krankenhäuser könnte dies tatsächlich ein in (naher) Zukunft gangbarer Weg sein, nicht nur die eigenen IT-Defizite, sondern auch den Fachkräftemangel auszugleichen. Die physikalische Einheit des Rechners ist keine entscheidende Größe mehr. Die digitale Wolke ist verformbar, elastisch, wächst und schrumpft je nach Bedarf. So können sich auch kleine Häuser oder unabhängige Forscher mal eben für ein paar Minuten einen Supercomputer leisten. Auch die sogenannte dynamische Bedarfsanpassung ist ein wichtiges Merkmal von Cloud Computing. „Einer der Bedarfe wird sein, die vom Patienten selbst aggregierten Daten zielgerichtet in aktuelle klinische Ereignisse einzuspeisen“, ist sich Kaindl sicher, „doch die Kombination mit dem Arzt bleibt wichtig.“  Aber dieser muss sich ebenfalls verändern und seine Infrastruktur entsprechend entwickeln.

Gehen wir also davon aus, dass je komplexer die Informationen werden, desto größer die Überlegenheit des Computers gegenüber dem Menschen wird, es gut möglich ist, dass das Wissen aus der Cloud die Art verändert, wie Menschen zukünftig IT verstehen und nutzen, Diagnosen stellen und Krankheiten behandeln. Wollen wir es hoffen!

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