Wiro Niessen, Professor f\u00fcr medizinische Bildverarbeitung am Erasmus MC und an der TU Delft, erhielt 2015 den Simon Stevin Master-Preis f\u00fcr einen Computer, der Krankheiten vorhersagen kann. Schon damals konnte man erkennen, dass der Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) enorm zunimmt, sagt Niessen. “Es ist zu einer gro\u00dfen Bewegung geworden. Dieser Preis war ein Vorbote f\u00fcr eine Revolution im Gesundheitswesen.”<\/p>\n\n\n\n
Der Simon Stevin Preis<\/a> war ein Ehrentitel, der bis 2017 an herausragende technisch-naturwissenschaftliche Forscher an niederl\u00e4ndischen Universit\u00e4ten und para-universit\u00e4ren Instituten verliehen wurde. Der Preis war mit einer halben Million Euro dotiert. Seit 2018 verleiht die Niederl\u00e4ndische Organisation f\u00fcr wissenschaftliche Forschung (NWO) neben dem Spinoza-Preis auch den Stevin Preis. Der Stevin-Preis ist eine personenorientierte Forschungsf\u00f6rderung und zielt darauf ab, die Nutzung und gesellschaftliche Wirkung von Wissen zu f\u00f6rdern und aufzuwerten.<\/p><\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n Laut Niessen kam der Durchbruch der KI durch den gro\u00dfen Erfolg von Deep-Learning-Methoden bei der Klassifizierung von Bildern w\u00e4hrend des internationalen ImageNet<\/a>-Wettbewerbs im Jahr 2012. Niessen: “Damals wurde KI verwendet, um anzuzeigen, welche B\u00e4ume oder Blumen auf einem Bild zu sehen sind. Aus diesem Grund hat die KI-Revolution auch im Gesundheitswesen in gro\u00dfem Umfang Einzug gehalten.”<\/p>\n\n\n\n Im Rahmen seiner Arbeit in der Radiologie und Bilderkennung analysiert Niessen gro\u00dfe Mengen medizinischer Bilder von CT- und MRI-Scans. “Im Jahr 2015 lag der Schwerpunkt darauf, was man aus diesen Daten lernen kann. Welcher Zusammenhang besteht zum Beispiel zwischen dem, was man sieht, und dem Ergebnis einer Behandlung? Auf dieser Grundlage kann man dann vorhersagen, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass eine Behandlung erfolgreich ist.<\/p>\n\n\n\n KI-Modelle k\u00f6nnen daf\u00fcr sorgen, dass Gesundheit in Zukunft proaktiv statt reaktiv angegangen wird. Niessen: “Man kann Risikofaktoren erkennen und so einen gesunden Lebensstil f\u00f6rdern. F\u00fcr Patienten erm\u00f6glicht die KI bessere Diagnosen und Prognosen. Auf diese Weise kann man die Behandlung f\u00fcr den einzelnen Patienten optimieren und eine \u00dcber- oder Unterbehandlung vermeiden.”<\/p>\n\n\n\n Bei einigen Krankheiten ist die Fr\u00fcherkennung wichtig. Deshalb gibt es bereits Screening-Programme, zum Beispiel f\u00fcr Brustkrebs oder Darmkrebs. “Eine fr\u00fchzeitige Erkennung ist von gro\u00dfem Nutzen. Wenn wir eine relativ billige, nicht sch\u00e4dliche Methode haben, um Krankheiten in einem fr\u00fcheren Stadium zu erkennen, k\u00f6nnen wir enorme gesundheitliche Vorteile erzielen. Vor allem dann, wenn es in diesem Stadium auch eine gute Behandlungsmethode gibt.” Im Jahr 2015 konzentrierte sich Niessens Forschung vor allem auf die Vorhersage von kardiovaskul\u00e4ren und neurodegenerativen Erkrankungen, wie z. B. der Alzheimer-Krankheit. Zurzeit entwickelt die Gruppe auch mehrere Anwendungen f\u00fcr die Onkologie.<\/p>\n\n\n\n Im Vergleich zu 2015 hat sich das Arbeitsfeld erweitert, sagt Niessen. “Damals haben wir uns haupts\u00e4chlich mit der Analyse von Bilddaten besch\u00e4ftigt. Jetzt kombinieren wir diese Daten zunehmend mit anderen Daten. Denken Sie an genetische Daten, Lebensstil und Umweltfaktoren. Dadurch erhalten wir einen viel besseren Einblick in die Faktoren, die Gesundheit und Krankheit bestimmen.” K\u00fcrzlich haben Forscher aus Niessens Gruppe ein Rahmenwerk f\u00fcr die Analyse genetischer Daten mit KI ver\u00f6ffentlicht.<\/p>\n\n\n\n Technologie wird in der Medizin immer wichtiger, sagt Niessen. “Ich arbeite sowohl am Erasmus MC<\/a> als auch an der TU Delft<\/a>. Seit langem bringe ich technische Fachleute zum Erasmus MC, um die Technologie f\u00fcr eine bessere Gesundheitsversorgung zu nutzen. Man kann sehen, dass dies immer selbstverst\u00e4ndlicher wird.” Zusammen mit der TU Delft und der Erasmus-Universit\u00e4t Rotterdam<\/a> (EUR) hat das Erasmus MC beispielsweise das Ziel, ein medizinisches Zentrum der Technischen Universit\u00e4t <\/a>zu werden. “Techniken wie KI werden f\u00fcr die Zukunft des Gesundheitswesens immer wichtiger. Man kann zum Beispiel sehen, dass innerhalb der niederl\u00e4ndischen KI-Koalition der Bereich Gesundheit und Pflege an Bedeutung gewinnt.”<\/p>\n\n\n\n Nicht nur die akademische Forschung zu Algorithmen im Gesundheitswesen nimmt zu. Auch die Unternehmen lernen zunehmend aus Patientendaten. Philips<\/a> zum Beispiel konzentriert sich immer mehr auf die datengesteuerte Gesundheitsversorgung, sagt Niessen. Nicht nur Philips, sondern auch andere kleine und gr\u00f6\u00dfere Unternehmen. Das Erasmus MC hat beispielsweise das Spin-off Quantib<\/a> gegr\u00fcndet, um KI auf die medizinische Bildgebung anzuwenden.<\/p>\n\n\n\n “Man k\u00f6nnte sagen, dass wir alle auf ein lernf\u00e4higes Gesundheitssystem hinarbeiten. Dabei werden kontinuierlich Daten \u00fcber die Menschen gesammelt und die Beziehung zwischen diesen Daten und der Gesundheit hergestellt. Damit wir k\u00fcnftig Patienten besser behandeln k\u00f6nnen.”<\/p>\n\n\n\n Niessen stellt sich ein Gesundheitswesen vor, in dem alle pers\u00f6nlichen Daten verf\u00fcgbar sind. “Der Arzt nutzt dies, um einen Einblick in meine Gesundheit und mein Krankheitsrisiko zu erhalten. Oder in den Status meiner Pathologie, das hei\u00dft, ob die Krankheit fortschreitet oder nicht.” Der Schutz personenbezogener Daten spielt dabei eine wichtige Rolle. “Nat\u00fcrlich k\u00f6nnen diese Daten nicht einfach so genutzt werden. Genau wie unsere Finanzdaten. Ein Arzt darf Daten \u00fcber meine Gesundheit nur verwenden, wenn ein Behandlungsverh\u00e4ltnis besteht. Wenn die Daten f\u00fcr die wissenschaftliche Forschung verwendet werden, ist eine Genehmigung erforderlich.”<\/p>\n\n\n\n Weil es f\u00fcr Niessen so wichtig ist, aus Daten zu lernen, engagiert er sich bei Health-RI. Es handelt sich um eine niederl\u00e4ndische Initiative zur Schaffung einer nationalen Infrastruktur f\u00fcr Gesundheitsdaten. Mehr als 70 Organisationen aus dem Bereich der Gesundheitsforschung und -versorgung sind daran beteiligt. “Eine solche Infrastruktur ist eine unabdingbare Voraussetzung f\u00fcr qualitativ hochwertige KI-Forschung im Gesundheitswesen. Wenn wir nicht aus den Patientendaten lernen k\u00f6nnen, k\u00f6nnen wir keinen vorhersagenden Computer entwickeln, der letztlich die Gesundheit der Menschen verbessert.” Anfang dieses Jahres erhielt Health-RI eine Investition in H\u00f6he von 69 Millionen Euro aus dem Nationalen Wachstumsfonds, um Gesundheitsdaten f\u00fcr die Gesundheitsforschung und -innovation besser zug\u00e4nglich zu machen.<\/p>\n\n\n\n “Wir kommen Schritt f\u00fcr Schritt voran. Ich vergleiche die Entwicklung der KI im Gesundheitswesen mit der des Mobiltelefons. Das iPhone 13 ist um ein Vielfaches besser als die ersten Telefone, bei denen man Tasten dr\u00fccken musste. Man muss neue Techniken in der Medizin einf\u00fchren und st\u00e4ndig lernen und sich verbessern.”<\/p>\n\n\n\n So wie das Smartphone zu einem unverzichtbaren Werkzeug f\u00fcr unser t\u00e4gliches Funktionieren geworden ist, so k\u00f6nnen diese technischen Hilfsmittel zu einer Erweiterung des Arztes werden. Niessen: “Im Moment f\u00fchren KI-Techniken haupts\u00e4chlich spezifische Aufgaben aus. Ich kann mir vorstellen, dass ein Arzt in Zukunft auch KI-Systemen Fragen stellen kann. Dadurch wird er zu einem intelligenten Assistenten. Auch die B\u00fcrger werden eine proaktivere Rolle \u00fcbernehmen, indem sie ihre eigenen Daten und die KI-Modelle verstehen. Der Arzt wird dann eher zu einem Berater, der die Daten gemeinsam mit dem Patienten betrachtet und interpretiert.”<\/p>\nOptimale Behandlung<\/h2>\n\n\n\n
Lernf\u00e4higes Gesundheitssystem<\/h2>\n\n\n\n
Datenschutz<\/h2>\n\n\n\n
Erweiterung<\/h2>\n\n\n\n