Die medizinische Versorgung steht vor einer digitalen Transformation: Die neu entwickelten Health Data Space Nodes des AIT ermöglichen dezentral gespeicherte Patientendaten aus verschiedenen Gesundheitseinrichtungen wie Hausarztpraxen, Diagnostikzentren und Krankenhäusern zusammenzuführen. Datenschutz und Dateninteroperabilität bilden die Grundlage für die Entwicklung effektiver KI-gestützter Diagnosetools.
In der aktuellen Gesundheitsinfrastruktur sind Patientendaten über diverse Systeme verteilt und oft aufgrund rechtlicher sowie technischer Hürden nicht integrierbar. Datenschutzbedenken und die fehlende Interoperabilität zwischen den unterschiedlichen Datensystemen verhindern eine effiziente Nutzung dieser wertvollen Informationen. Dies stellt besonders für die Entwicklung von KI-basierten Prognosemodellen, die auf ganzheitlichen Datensätzen beruhen, ein schwerwiegendes Problem dar.
Health Data Space Nodes von AIT
Die vom AIT entwickelten Health Data Space Nodes bieten eine Lösung, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen mittels spezieller Algorithmen auf ein einheitliches Datenmodell und Standardvokabular harmonisieren. Martin Baumgartner, Digital Health Team des AIT Center for Health and Bioresources erklärt: „Diese Technologie berücksichtigt wichtige Aspekte des Datenschutzes durch fortschrittliche De-Identifikationsverfahren, die Patienteninformationen schützen, während sie gleichzeitig für Forschungszwecke nutzbar gemacht werden. Zusätzlich ermöglichen die Nodes die Bereinigung, Visualisierung und Annotation der Daten, was deren Qualität und Aussagekraft signifikant erhöht.“
Mit Projekten wie „D4Health Tirol“, gemeinsam mit den Tirol Kliniken, zeigt die Digital Health Gruppe des AIT Center for Health and Bioresources seine führende Rolle in der Anwendung von Data Science für medizinische Innovationen. Im speziellen Fall der „D4Health Tirol Heart Failure Registry“ wurden bereits Daten von über 5000 Patienten erfolgreich integriert und analysiert, was die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit der Health Data Space Nodes unter Beweis stellt.
Präzise Vorhersagen verhindern Notfälle und verbessern die Lebensqualität
„Die Einführung der Health Data Space Nodes haben das Ziel einen Beitrag zu einer umfassenden Evolution im Gesundheitswesen leisten. Zukünftige Entwicklungen und Anwendungen versprechen nicht nur verbesserte diagnostische Modelle, sondern auch eine präzisere Vorhersage von Patientenoutcomes.“ so Baumgartner. Beispielsweise könnte die Behandlung von Herzinsuffizienz durch Modelle zur frühzeitigen Erkennung von Komplikationen unterstützt werden, wodurch Notfälle verhindert und Lebensqualitäten signifikant verbessert werden.
Das AIT plant, diese Lösung auszubauen und auf weitere medizinische Bereiche auszudehnen, um das Potenzial der KI vollständig auszuschöpfen und die Patientenversorgung auf ein neues Niveau zu heben.
Mehr zum Thema: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmed.2024.1301660/full
Zum Autor: Martin Baumgartner ist Dissertant an der Technischen Universität Graz unter Betreuung von Günter Schreier. Er forscht an Methoden um Künstliche Intelligenz auf Gesundheitsdaten mit verstärktem Fokus auf Patientenprivatsphäre („Privacy-Preserving AI“) und Datenschutz anzuwenden. Sein Tätigkeitsfeld umfasst auch Biosignal-Verarbeitung und diverse Lehrtätigkeiten an verschiedenen österreichischen Hochschulen. Im Digital Doctor Magazin berichtet Martin Baumgartner von zukunftsweisenden digitalen Lösungen in der Medizin: https://www.medmedia.at/digitaldoctor/modern-talking-sprachsynthese-mit-ki-neuroprothesen/