Whitepaper: Künstliche Intelligenz in der Notfallversorgung
Whitepaper: Künstliche Intelligenz in der Notfallversorgung (Fraunhofer Institut).
Vom Unfallort über den Transport bis hin zur Behandlung im Krankenhaus - nach einem Unglück zählt in der Notfallversorgung jede Minute. Technologien der Künstlichen Intelligenz haben das Potenzial, die Einsatzkräfte entlang der gesamten Versorgungskette maßgeblich zu unterstützen. Im Forschungsprojekt Leitsystem zur Optimierung der Therapie traumatisierter
Patienten bei der Erstbehandlung« (LOTTE) hat das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse-
und Informationssysteme IAIS gemeinsam mit Partnereinrichtungen aus dem
Gesundheitswesen und den Rechtswissenschaften sechs Musterszenarien für den
Einsatz von KI in der Behandlung von Schwerverletzten entwickelt. Das vom
Bundesministerium für Gesundheit (BMG) geförderte Projekt stellt die
datengetriebene Entscheidungsunterstützung in den Mittelpunkt. Im neuen
Whitepaper beleuchten Wissenschaftler*innen des Fraunhofer IAIS die Potenziale
und Herausforderungen von Künstlicher Intelligenz im Krankenhaus.
Nach dem Transport kommen Schwerverletzte für die sofortige Behandlung in einen
Schockraum. Hier kann Künstliche Intelligenz künftig durch
Entscheidungsunterstützung und Datenanalyse in lebensentscheidenden Maßnahmen
unterstützen.
Das Whitepaper beleuchtet Potenziale und Herausforderungen beim Einsatz von
Künstlicher Intelligenz in der Versorgung Schwerverletzter.
In Deutschland gibt es jährlich mehr als 2,6 Mio Verkehrsunfälle, bei denen es
zu fast 400 000 Verletzten, darunter 68 000 Schwerverletzten kommt. Hinzu
kommen Schul-, Sport-, Arbeits- und Freizeit-Unfälle, sodass statistisch 12
Prozent der deutschen Bevölkerung in einem Jahr einen Unfall erleiden. Nach
ihrem Rettungstransport kommen lebensgefährlich Verletzte und sogenannte
»Polytrauma«-Patient*innen für die sofortige Behandlung in einen speziell
eingerichteten Schockraum im Krankenhaus. Die Versorgung ist sehr komplex und
erfolgt unter hohem Zeitdruck. Hier kann Künstliche Intelligenz (KI) das
Behandlungsteam zukünftig durch Entscheidungsunterstützung und Datenanalyse in
lebensentscheidenden Maßnahmen unterstützen.
»Gerade in Zeiten einer globalen Pandemie ergeben sich völlig neue Potenziale
für Digitalisierung und Künstliche Intelligenz, um im Gesundheitswesen
wertvolle Ressourcen zu sparen und Überlastungen abzufedern«, sagt Dr. Jil
Sander, Leiterin des Geschäftsfeldes Healthcare Analytics am Fraunhofer IAIS.
»Durch die Verfügbarkeit und intelligente sowie datensichere Analyse von
Gesundheits- und Lifestyle-Daten der Patient*innen können wir Kliniken und
andere medizinische Einrichtungen bei Effizienz- und Qualitätssteigerung
unterstützen.«
Das Konjunkturpaket der Bundesregierung zur Bekämpfung der Corona-Folgen sieht
explizit die Stärkung des Gesundheitswesens vor und finanziert sowohl den »Pakt
für den öffentlichen Gesundheitsdienst« als auch das »Zukunftsprogramm
Krankenhäuser« und weitere Programme mit mehr als sieben Mrd Euro.
Interdisziplinäres Team ermittelt Potenziale und Herausforderungen
Auch in der Frühversorgung Schwerverletzter spielen Daten eine entscheidende
Rolle, darunter Informationen zum Hergang des Unfalls, Vitaldaten,
Vorerkrankungen und Vormedikation, Bildgebungsdaten sowie Messgrößen
medizintechnischer Geräte im Schockraum. Methoden des Maschinellen Lernens
gewinnen aus diesen Datenmengen Erkenntnisse und liefern dem Schockraum-Team
mittels Wissensintegration wertvolle Hinweise.
Um das Potenzial aber auch die Herausforderungen von KI in der
Notfallversorgung bestmöglich zu ergründen, setzte das Fraunhofer IAIS im
Rahmen des LOTTE-Projekts auf die Zusammenarbeit mit interdisziplinären
Fachleuten. Unter der Leitung des Lehrstuhls für Management und Innovation im
Gesundheitswesen sowie des Lehrstuhls für Unfallchirurgie und Orthopädie der
Universität Witten/Herdecke wirkten am Projekt Expert*innen des Instituts für
Rechtsinformatik an der Leibniz Universität Hannover mit. Gemeinsam hat das
Team insgesamt 49 mögliche Einsatzszenarien für Digitalisierung und den Einsatz
von KI identifiziert. Davon wurden sechs Szenarien mit besonders hohem bzw.
relevanten Einsatzpotential priorisiert und im Detail analysiert.
Einsatzszenarien – hier kann Künstliche Intelligenz unterstützen
Die theoretisch entwickelten Lösungen setzen mit einer »Intelligenten
Alarmierungskette« direkt am Unfallort an. Hier verwandelt die Technologie den
Informationsfluss zwischen Notärzt*innen, Leitstelle und den Fachkräften im
Krankenhaus automatisch in Datensätze. So wird der Informationsverlust von der
Erstversorgung bis hin zur Einlieferung und der Behandlung im Schockraum auf
ein Minimum reduziert und die erhobenen Daten liefern frühzeitig Erkenntnisse
für den Behandlungsprozess. Erste Beispiele von datenbasierter Kommunikation
aus der Praxis zeigen die Notwendigkeit eines flächendeckenden Einsatzes.
Eine lückenlose Überlieferung lebenswichtiger Informationen ist auch Ziel der
»Semiautomatischen Sprachdokumentation«, die im Einsatzszenario rund um die
Einlieferung und Behandlung im Schockraum selbst eine große Rolle spielt. Die
Übergabe durch das einliefernde notärztliche Team, die bislang in der Regel
mündlich vermittelt und selten in strukturierter Form festgehalten wird, kann
künftig durch ein KI-gestütztes Sprachsystem mit Mikrofonen im Schockraum
digital aufgezeichnet und automatisch in ein strukturiertes Text-Protokoll
umgewandelt werden. Sowohl für die interne Qualitätssicherung als auch für den
Export in eine Registerdatenbank dient das Protokoll einer detaillierteren aber
auch zeitsparenden Nachhaltung der relevanten Informationen.
OP-Risiko einschätzen und bei Entscheidungen unterstützen
Weitere Einsatzszenarien fokussieren auf die Unterstützung bei lebenswichtigen
Entscheidungen. Im Szenario »Trajektorien-Klassifikation« erhält das
behandelnde Team bereits zu Beginn des Einsatzes im Schockraum einen Überblick
über einen möglichen Gesamtverlauf (»Trajektorie«) und kann frühzeitig
informierte Entscheidungen treffen. Das System berechnet eine objektive und
quantitative Einschätzung der Fallkomplexität und des erwarteten Verlaufs. Das
Ergebnis wird dem Team digital visualisiert zur Verfügung gestellt, welches auf
Basis der individuellen Erfahrung die vorgeschlagene Behandlungsstrategie
nachjustieren kann.
Auch bei der Entscheidung über eine mögliche Operation kann KI das
Krankenhaus-Team unterstützen. Denn insbesondere Schwerverletzte tragen ein
hohes Risiko, wegen Komplikationen bei Operationen zu versterben. Diese Risiken
können auch den potenziellen Nutzen einer Operation übersteigen. Im Szenario
»OP-Risikoabschätzung« berechnet das System aus den zur Verfügung stehenden
Klinikdaten und den Patient*innen-Daten das individuelle Komplikationsrisiko.
Diese Information kann das Team zur Entscheidung heranziehen.
Absicherung für einen rechtlich und ethisch sicheren Einsatz von KI
»Besonders im Gesundheitswesen ist es von erheblicher Bedeutung, dass das
Fachpersonal Vorschläge von KI-Systemen zur Behandlung von Patient*innen
zukünftig verstehen und nachvollziehen kann. Nur so kann Vertrauen geschaffen
und langfristig eine Integration in den Arbeitsalltag ermöglicht werden. Daher
denken wir diese Herausforderungen in jedem Schritt unserer Arbeiten mit«,
erklärt Jil Sander. »Allerdings müssen ethische und rechtliche Fragestellungen
vorab geklärt sein.«
So forschen Wissenschaftler*innen derzeit an Lösungen, um einen sogenannten
»Bias« zu vermeiden, welcher durch nicht repräsentative Trainingsdaten
entstehen kann. Unbeachtet kann dies für bestimmte Bevölkerungsgruppen, z. B.
aufgrund von Hautfarbe, Alter oder Geschlecht, verzerrende Ergebnisse liefern.
Für rechtliche Fragestellungen, etwa hinsichtlich Verantwortung und
Entscheidungsgewalt beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz, entwickelt das
Fraunhofer IAIS zudem im Rahmen der Kompetenzplattform KI.NRW mit einem
interdisziplinären Team und mit Beteiligung des Bundesamts für Sicherheit in
der Informationstechnik (BSI) einen Prüfkatalog, der die sachkundige und
neutrale Bewertung von KI ermöglicht.
Quelle: Fraunhofer Institut, 06.10.2020
