Künstliche Intelligenz in der Labormedizin
Carmen Diker | GoToMarket Managerin, medicalvalues GmbH | LinkedIn | Copyright: medicalvalues GmbH
Die Labordiagnostik wird häufig nicht als sonderlich wertschöpfende Aktivität oder sogar als Blackbox im Versorgungsprozess wahrgenommen. Tatsächlich beeinflusst sie jedoch nahezu 70 Prozent der klinischen Entscheidungsfindung entlang des gesamten Versorgungsprozesses und spielt eine zentrale Rolle bei der Prävention, Diagnosestellung und Therapieüberwachung. Neue Forschungserkenntnisse, moderne Messmethoden und die Entwicklung neuer Parameter ermöglichen eine immer zielgerichtetere Diagnostik – gleichzeitig nimmt damit jedoch die Komplexität im Diagnoseprozess zu. Bei der Auswahl aus mehreren tausend möglichen Laborparametern sowie bei der Analyse von langen Zahlenketten, Trends und Wechselwirkungen ist die menschliche Interpretationsfähigkeit, insbesondere im hektischen Klinikalltag, oft limitiert. Die Kontextualisierung der unterschiedlichen diagnoserelevanten Datenpunkte ist ohne Unterstützung kaum zu bewältigen.
"Die entscheidende Frage ist jedoch die Zielstellung des Einsatzes von KI. "
KI-Vorreiterrolle in der Labormedizin
Eine Möglichkeit mit der Informationsexplosion umzugehen und die immensen Datenmengen zu interpretieren, ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI). Die Labormedizin bietet dafür aufgrund ihres verhältnismäßig hohen Digitalisierungsgrades im Vergleich zu anderen medizinischen Fachdisziplinen und verschiedenen anderen Aspekte eine gute Ausgangsbasis für die Nutzung von Machine-Learning-Modellen: Während Freitexte (beispielsweise im Rahmen der Anamnese oder Befundberichte) nur mit relativ viel Aufwand korrekt maschinell strukturiert werden können, handelt es sich bei Laborwerten primär um quantitative Daten in immer zuverlässigerer Qualität. Zudem existieren Referenzbereiche, die zur Orientierung zwischen unauffälligen und pathologischen Werten dienen. Des Weiteren wurden bereits international anerkannte Standards, darunter Logical Observation Identifiers Names and Codes (LOINC), zur Harmonisierung der Datenpunkte eingeführt –zugegebenermaßen haben diese bisher kaum nennenswerte Anwendung in Deutschland gefunden, doch in den Nachbarländern sind sie bereits etabliert.
Grundsätzlich profitiert Deutschland, beziehungsweise die gesamte DACH-Region als Standort, von der engen Zusammenarbeit von medizinischen Einrichtungen, Forschungsinstituten und Technologieunternehmen, sodass medizinische Expertise und IT-Know-How optimal ergänzt werden können. Aufgrund der besonderen regulatorischen und qualitativen Anforderungen findet ‚KI, made in Germany‘ auch international hohe Anerkennung.
Vielseitige Anwendungsmöglichkeiten
Die entscheidende Frage ist jedoch die Zielstellung des Einsatzes von KI. Die Abbildung visualisiert die vielseitigen Anwendungsmöglichkeiten in der Labormedizin. Bei medicalvalues sehen wir das Potenzial insbesondere in der Diagnoseunterstützung. Wir verwandeln die medizinischen Datenpunkte in anwendbare diagnostische Erkenntnisse und begleiten Ärzt:innen im Labor, in der Klinik sowie im niedergelassenen Bereich entlang des gesamten Diagnosefindungsprozesses.
Jan Kirchhoff | CEO & Co-Founder, medicalvalues GmbH | LinkedIn | Copyright: CyberForum
Auf patientenindividueller Ebene hilft das System bei der Befundung durch das Aufzeigen der wahrscheinlichsten Diagnose(n), basierend auf den Realdaten der Patient:innen, gibt intelligente Hinweise zu bestmöglichen nächsten diagnostischen Schritten, und erzielt eine bessere Früherkennung dank genauer Risikoanalyse. Gleichzeitig kann mithilfe des Ansatzes und der zugrundeliegenden Algorithmen auch eine Verbesserung auf Systemebene erfolgen. Die effektive Stufendiagnostik ermöglicht eine bessere Navigation der Patient:innen im Versorgungsprozess und die Koordination zwischen verschiedenen Fachbereichen und Sektoren. Diese Unterstützungsleistungen entlasten Ärzt:innen im Versorgungsalltag, führen zu einem optimierten Ressourceneinsatz, verbesserter diagnostischer Qualität sowie zu besseren Patient Outcomes.
Perspektivisch ist im Rahmen der Patientenversorgung nicht nur die Auswertung von Laborparametern denkbar, sondern eine immer stärker integrierte Betrachtung des Gesundheitszustandes der Patient:innen möglich. So können beispielsweise neben Laborwerten auch Symptome, Vorerkrankungen, Befunde aus bildgebenden Untersuchungen sowie Medikation et cetera im Rahmen der Diagnosefindung mithilfe von KI integriert werden. medicalvalues arbeitet daran, diese Dimensionen zusammen zu führen, um die diagnostischen Möglichkeiten noch optimaler zu nutzen und gezieltere Diagnosen und Ergebnissen zu ermöglichen – im Labor und darüber hinaus.
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