Künstliche Intelligenz
Digitale Zwillinge – ein Gipfel-Highlight
Der zweite Digital-Gipfel der Bundesregierung steht im Zeichen Künstlicher Intelligenz. Ein medizinisches Exponat zeigt, wie digitale Zwillinge die Versorgung bereichern können.
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Alles Wissen rund um Körperfunktion und persönliche Gesundheit gebündelt in einem digitalen Ebenbild jedes Einzelnen – sieht so die Medizin der Zukunft aus?
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NÜRNBERG. Die kardiale Resynchronisationstherapie (CRT) ist als Therapieoption bei Herzinsuffizienz längst etabliert. Hierbei wird ein Schrittmacher eingesetzt, um das Herz neu zu synchronisieren. Aber: Etwa 30 bis 50 Prozent der behandelten Patienten sprechen derzeit nicht auf die Therapie an. Hier könnte künftig der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) Abhilfe schaffen – und zwar in Form eines individuellen digitalen Zwillings des Herzens. Was für viele noch als Zukunftsmusik klingen mag, sorgte am Dienstag in Nürnberg beim zweiten Tag des Digital-Gipfels der Bundesregierung für viel Aufmerksamkeit bei den Besuchern.
Gemäß dem Gipfelmotto „Künstliche Intelligenz – ein Schlüssel für Wachstum und Wohlstand“ präsentierte der Freistaat Bayern zusammen mit dem Medizintechnikspezialisten Siemens Healthineers den digitalen Herzens-Zwilling für CRT-Patienten. Dieser soll seinen Anwendern helfen, die Auswirkungen der kardialen Resynchronisationstherapie auf die Herzfunktion des Patienten zu visualisieren und zu bewerten. Dabei werden die bildgebenden und elektrophysiologischen Daten nach Unternehmensangaben vor dem Verfahren genutzt, um die Behandlung präziser zu planen, sowie eine bessere Aussage über den Therapieerfolg geben zu können. Letzteres ist genau das Ziel des KI-Einsatzes: Personalisierte Behandlungen in der Medizin.
KI interpretiert Big Data
Konkret ist es die Aufgabe des digitalen Zwillings respektive der dort integrierten KI, Big Data systematisch auszulesen und mittels Deep Learning Behandlungsempfehlungen zu geben. In der Praxis soll der digitale Zwilling somit durch das Zusammenführen ganzheitlicher Datenmodelle ein Abbild des Versicherten schaffen, an dem dann individuelle Gesundheits- und Krankheitsverläufe besser vorhergesagt, Therapien optimiert und erprobt, Risiken minimiert sowie Therapieergebnisse besser vorhergesagt werden können.
Die Vision – und damit langfristiges Ziel – ist es, einen intelligenten digitalen Zwilling zu kreieren, der lebenslang mit jedem Erheben klinischer Daten kontinuierlich weiter lernt und aktualisiert wird.
Premiere für digitalen Herzzwilling
Als erste Komponente des digitalen Zwillings wurde, wie es heißt, die Darstellung des Herzens umgesetzt und bereits mit einigen Universitätskliniken weltweit erprobt. Beim Digital-Gipfel feierte der digitale Zwilling des Herzens in dieser ganzheitlichen Form seine offizielle Weltpremiere.
In dem wissenschaftlichen Exponat konnten die Gipfelteilnehmer ein 3D-Modell des menschlichen Herzens erleben, das auf Interventionen reagiert. Die KI-gestützte rechnerische Modellierung der Herzfunktion ermögliche die interdisziplinäre, tief greifende Integration klinischer Patientendaten in ein vorausschauendes Modell seines Herzens.
Generell sollten diese digitalen Zwillinge Verwendung finden, um Krankheiten besser zu verstehen, ihre Entwicklung vorherzusagen und sogar verschiedene Interventionen zu testen.
Wie der Aussteller betont, handelt es sich bei den digitalen Zwillingen – auch Digital Twins genannt – um eine Technologie, die die reale mit der digitalen Welt verbindet. Um einen digitalen Zwilling zu erstellen, bedarf es der Integration vielfältiger Datenquellen in ein komplexes und interdisziplinäres Modell. Künstliche Intelligenz ermöglicht die automatische Generierung des digitalen Zwillings durch Modellierung der Anatomie anhand von medizinischen Bilddaten sowie die Modellierung elektrophysiologischer und biomechanischer Daten, die beispielsweise aus EKG oder der Magnetresonanztomografie gewonnen werden. Auch bei der Berechnung sowie dem kontinuierlichen Update aus multiplen Datenquellen kommen KI-Algorithmen zum Einsatz.
In einem ersten Schritt werden neuronale Netzwerke anhand von Millionen Datensätzen trainiert. In einem zweiten Schritt werden diese neuralen Netze verwendet, um einzelne Daten in ein ganzheitliches physiologisches Modell zu kombinieren. Dieses Modell kann beispielsweise verwendet werden, um maßgeschneiderte Behandlungen vor der konkreten Umsetzung zu erproben und damit die Präzisionsmedizin weiterzuentwickeln.
Der Digitale Zwilling muss ständig aktualisiert werden, um idealerweise so nahe wie möglich an dem aktuellen physiologischen Zustand der realen Person zu sein. Das holistische Datenmodell einer Person beginnt somit bei der Prävention.
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