„In 10 Jahren arbeiten Pathologieabteilungen digital“
Quelle: Huawei
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„In 10 Jahren arbeiten Pathologieabteilungen digital“

Huawei untersucht die Zukunft der Gesundheitstechnologie in Entwicklungsländern.
30. Oktober 2020

     

Die TECH4ALL-Initiative von Huawei will dafür sorgen, dass niemand in der digitalen Welt zurückgelassen wird, indem das Unternehmen Programme zur digitalen Integration fördert und die weltweite Einführung von Technologien unterstützt. Die Wissenschaft in Europa arbeitet an ähnlichen Themen. Hier konzentrieren sich die Forschungsprojekte darauf, Technologien für soziale Zwecke nutzbar zu machen.

Bram van Ginneken, Professor für medizinische Bildanalyse am Medizinischen Center der niederländischen Universität Radboud (Radboudmc), entwickelt digitalisierte Gesundheitslösungen für Entwicklungsländer. Er erwartet, dass in 10 Jahren alle Pathologieabteilungen von Krankenhäusern digital arbeiten werden. Er sprach mit Huawei über seine Arbeit.

Wann begannen Sie mit Ihrer Arbeit im Bereich medizinische Bildgebung?

Ich habe Physik studiert und 1996 in medizinischer Bildanalyse promoviert. Dabei habe ich Computerprogramme entwickelt, die Röntgenaufnahmen von Lungen mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) analysieren. Ende der neunziger Jahre wollten wir digitale Röntgengeräte für Lungenaufnahmen mit KI-Software in Ländern einsetzen, in denen es viel Tuberkulose gab, weil sie ein schnelleres und umfassenderes Screening ermöglichen, ohne dass die Bilder auf Film entwickelt werden müssen. Seinerzeit waren digitale Röntgengeräte jedoch noch zu teuer.

2012 setzte sich Deep Learning durch und machte KI für die medizinische Bildergebung populärer. Ich ging an eine Universität im Osten der Niederlande und gründete eine Gruppe von 70 Forschern für die Analyse medizinischer Bilder. Vor fünf Jahren haben wir begonnen, bei der Digitalisierung von Bildern mit Pathologieabteilungen zusammenzuarbeiten. Das Problem ist, dass diese sehr großen Bilder bei der Archivierung für medizinische Zwecke viel Speicherplatz benötigen. Die Abteilungen löschen daher nach drei Monaten alle ihre Bilder. Somit können wir sie nicht für Deep Learning verwenden. Weil Speichersysteme jedoch immer billiger werden, nähern wir uns hier einer Lösung. Ich bin mir sicher, dass in den nächsten 10 Jahren alle Pathologieabteilungen digitalisiert werden.

Was hat die Digitalisierung von Krankenhäusern bislang verhindert?

Das Gesundheitswesen ist recht konservativ. Neue Lösungen müssen in großen Versuchen erprobt werden und gibt viele technisch eigentlich veraltete Arbeitsabläufe.

In Schweden gab es eine Simulationsstudie mit dem neuesten KI-System für Mammographien. Die Forscher verglichen es mit den herkömmlichen Arbeitsmethoden. Sie stellten fest, dass das KI-System genauso gute Ergebnisse lieferte wie die Krankenhausradiologen und manchmal sogar bessere. Sie schlugen daher vor, einen Großteil der Mammographien nur vom KI-System lesen zu lassen. Wenn dabei Auffälligkeiten festgestellt werden, werden die Aufnahmen an einen Arzt weitergeleitet, der sie weiter untersucht.

Die Simulationsstudie hat nachgewiesen, dass dies funktioniert. Das System wurde aber nicht eingeführt. Es wurde argumentiert, dass das Krankenhaus stattdessen erst eine prospektive Studie durchführen sollte. Solche eine Studie kostet leicht rund 10 Millionen Euro. Deshalb war die Finanzierung ein Problem. Außerdem würde die Studie Jahre dauern. Ich bin mir sicher, dass die KI-Software zum Zeitpunkt des Abschlusses der Tests so weit fortgeschritten sein wird, dass diese prospektiv getetete Technologie dann bereits veraltet sein wird.

Das ist die Herausforderung, vor der wir stehen. Wir müssen Systeme überprüfen, bevor sie verwendet werden können, aber das braucht aufgrund von Vorschriften Zeit, und währenddessen entwickelt sich die Technologie rapide weiter.

Würde dies Entwicklungsländern helfen?

KI ist für die Entwicklungsländer von Vorteil, da es dort weniger eingefahrene Arbeitsabläufe und weniger Regulierungen gibt. Dazu brauchen wir uns nur Afrika anzuschauen. Dort gab es nie eine umfassende Infrastruktur für Festnetztelefonie. Man ging direkt zur Mobiltelefonie über. Das gleiche kann bei der Digitalisierung und Implementierung von KI im Gesundheitswesen passieren.

Durch die Digitalisierung wird das Gesundheitswesen dezentralisiert und mehr Menschen an mehr Orten zugänglich gemacht. Wir erleben dies in allen afrikanischen Ländern, in denen tragbare Bildgebungsgeräte eingesetzt werden. Aber auch in Osteuropa, Asien und Südamerika, wo neuartige Screening-Programme für Tuberkulose mobile Testgeräte verwenden, mit denen die Mediziner gefährdete Bevölkerungsgruppen besser erreichen können. In dieser Hinsicht sind Entwicklungsländer führend bei der Nutzung neuer medizinischer Technologien. Diese sind nicht nur kostengünstiger, sondern bringen auch die Gesundheitsversorgung direkt zu den Patienten.

Was ist das Ziel Ihres Unternehmens Thirona?

Ich habe 2014 gemeinsam mit Eva van Rikxoort das Unternehmen Thirona gegründet. Unsere Vision ist es, die Lücke zwischen wissenschaftlicher Forschung in der medizinischen Bildanalyse und den Anforderungen der klinischen Praxis zu schließen. Hierzu müssen Produkte entwickelt werden, die neueste Technologien nutzen, aber zugleich benutzerfreundlich sind und den Fachärzten bei ihrer Arbeit helfen. Heute beschäftigen wir 30 Mitarbeiter.

Wir haben auch die Website grand-challenge.org eingerichtet, als Plattform für die End-to-End-Entwicklung von Lösungen für maschinelles Lernen im Bereich biomedizinische Bildgebung. Hier kann jeder Herausforderungen hinzufügen, die ein Netzwerk von engagierten Experten für KI und medizinische Bildgebung lösen soll. Dies ermöglicht Gruppen aus der ganzen Welt, gemeinsam an neuen KI-Lösungen zu arbeiten.

Wie sehen Sie die Zukunft des globalen Gesundheitswesens?

KI und digitale Technologien werden bald den Kern der Entwicklung im Gesundheitswesen darstellen. Digitalisierung wird bald das gesamte Krankenhaus umfassen. Persönliche Handheld-Technologie wird eine größere Rolle spielen. Anstelle von Stethoskopen tragen Ärzte persönliche Ultraschallgeräte. Deep-Learning-Systeme werden für die Nutzung auf Mobiltelefonen entwickelt, so dass man Bilder sofort scannen und analysieren kann. Hierdurch erhalten Ärzte mehr Kontrolle und Patienten schnellere Untersuchungsergebnisse.

Wir werden sehen, wie sich ein globales Versorgungsmodell entwickelt, weil die geografischen Entfernungen an Bedeutung verlieren. Anstatt jedes Bild in demselben Krankenhaus analysieren zu lassen, in dem es aufgenommen wurde, können wir Bilder an die führenden Experten auf diesem Gebiet senden, wo auch immer sie sich befinden. Dies ermöglicht ein effizienteres System, das allen Vorteile bietet, insbesondere den Menschen in Entwicklungsländern, die viel leichter Zugang zur Gesundheitsversorgung erhalten. Das ist die Zukunft, an der ich arbeite.

Professor van Ginneken und Huawei arbeiten weiterhin an Technologien zum Nutzen der Gesundheitsversorgung zusammen. Huawei untersucht auch, wie seine eigenen Technologielösungen die Projekte von Professor van Ginneken unterstützen können.

Für weitere Informationen zu Thirona besuchen Sie https://thirona.eu/
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