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Im Gesundheitswesen entsteht eine wahre Flut an Daten. Um auf dieser Welle zu surfen, braucht es Rechenpower und intelligente Software.

Medizin und Wohlbefinden.

IT-gestützte Monitoringsysteme, Hightech-OPs mit Robotern, selbstlernende Algorithmen und andere Technologien sind im Gesundheitswesen nicht mehr wegzudenken und entwickeln sich rasant weiter. Für IT-Mitarbeiter und die, die es noch werden wollen, bieten sich spannende Jobchancen.

Text: greta lun

Es ist ein Melanom – die Tumordiagnose kommt aber nicht vom Mediziner, sondern wird von einer künstlichen Intelligenz gestellt. Im Labor entschei- det derweil ein Deep-Learning-System, an welchen Wirkstoffen weiter geforscht werden soll, weil es mit hoher Wahrscheinlichkeit voraussagen kann, dass sich die oft jahrzehntelange Forschung auch lohnen wird. Und Haut kommt aus dem 3-D-Drucker, damit die Wissenschaft daran Tests durchführen kann, ohne auf menschliches Material zurückzugreifen. Viele Technologien klingen ein wenig nach Science-Fiction. Dabei durchdringen vielfältige IT-Prozesse das breite Feld des Gesundheitswesens schon längst. Etliche Routineeingriffe, Behandlungen, Reha-Maßnahmen und wissenschaftliche Errungenschaften wären ohne die technologischen Assistenten nicht denkbar – zumindest nicht auf dem Level, das wir längst gewohnt sind. Neben Ärzten, Pflegern und Bioinformatikern werden im Healthcare-Bereich IT-Fachkräfte aller Couleur gesucht.

Alles, was man wissen muss

Von wo bis wohin spannt sich also der Bogen der digitalen Anwendungen, wenn man beispielsweise ein Spital betritt? „Von dem Moment an, wo Sie bei der Tür hereinkommen, bis Sie wieder hinausgehen – und darüber hinaus. IT-Prozesse durchziehen die gesamte Gesundheitsversorgung“, sagt Dietmar Maierhofer, Leiter der Bereiche Healthcare Informatik und Connected Care bei Philips Healthcare. Schon bei der Anmeldung im Kran- kenhaus landen die Daten des Patienten im hauseigenen System. Nach der Aufnahme wird sein gesundheitlicher Verlauf dokumentiert und so werden ständig neue Daten für seine Akte generiert – je nach Symptoma- tik und dafür vorgesehener Diagnostik angereichert mit Blutwerten, Aufnahmen aus bildgebenden Verfahren sowie weiteren Erhebungen, die teils durch spezielle Softwareprogramme analysiert werden. Die durch- gängige Datenerhebung verschafft den Ärzten einen vollständigen Über- blick über die Ausgangslage, den klinischen Verlauf und eventuelle Nebenwirkungen aus der Medikation – eine wesentliche Entscheidungs- grundlage für die weitere Therapie.

Selbst das Beatmungsgerät – im Corona-Jahr 2020 einer der Top-Seller – ist neben seiner Grundfunktion als Sauerstoffpumpe ein emsiger Daten- lieferant. Während Intubieren und Umlagern Handarbeit sind, die so schnell keine Maschine übernehmen wird, können Ärzte und Pflegekräfte die erhobenen Vitalwerte getrost aus der Ferne überwachen und analy- sieren – bis Komplikationen auftreten und jemand eingreifen muss. „Das kann dazu beitragen, das Gefährdungslevel in Zeiten von Corona gering zu halten“, so Maierhofer.

Brain-Tech aus Oberösterreich

Szenenwechsel: Eine Patientin sitzt vor einem Bildschirm, auf dem ein Avatar zu sehen ist. Er instruiert sie, ihre linke Hand zu bewegen, was ihr nach dem Schlaganfall, den sie vor sechs Monaten erlitten hat, noch immer schwerfällt. Sobald sie beginnt, sich die Armbewegung vorzustel- len, erkennt das Brain-Computer-Interface auf ihrem Kopf die Hirnaktivi- tät. Es sendet Signale aus, die wiederum elektrische Impulse an ihrer linken Hand triggern – und sie rührt sich. In 20 Stunden Reha wird die Frau dies mit beiden Händen etwa 6.000 Mal wiederholen und so die kognitiven Prozesse für diesen Bewegungsablauf wieder erlernen. „Das Schöne ist, dass das sogar noch zehn, zwanzig, dreißig Jahre nach dem Schlaganfall funktioniert“, berichtet Christoph Guger von der Firma g.tec. Das oberösterreichische Unternehmen versorgt Forschungszentren und Kliniken von Hawaii bis Japan mit seinen Neuro-Devices, vor fünf Jahren ist es außerdem in die Reha-Sparte eingestiegen.

In den Neunzigerjahren hatte Guger, damals Elektrotechnik-Student an der TU Graz, bei seinem Auslandssemester an der Johns-Hopkins- Universität in Baltimore erfahren, dass ein Grazer Professor sich mit Brain-Computer-Technologien beschäftigt. „Wie immer muss man weit gehen, um zu verstehen, was zuhause gut ist.“ Zurück in Österreich hat er für seine Dissertation das international erste Brain-Computer-Interface entwickelt, das Gehirnströme in Echtzeit analysieren kann.

Diverse Forschungszentren wollten es kaufen, was ihn dazu veranlasste, 1999 g.tec zu gründen. „Das erste Interface haben wir an die Cambridge University verkauft, das zweite ging ans koreanische Forschungsinstitut Etri“, berichtet Guger. Heute verfügen zahlreiche Akteure der Hirnfor- schung über die Entwicklungen aus Oberösterreich: von der Harvard Medical School über Industrieunternehmen wie BMW und Toyota bis hin zur Luft- und Raumfahrt, etwa Airbus, die US Airforce und die Nasa. Anwendungen, bei denen die Elektroden direkt auf den Cortex gegeben werden, helfen dem Neurochirurgen bei der Operation, jene Teile unver- sehrt zu lassen, die entscheidende Aufgaben übernehmen – etwa fürs Sprechen oder die Gesichtserkennung.

User-generierter Content

Healthcare-Datenströme entstehen natürlich nicht nur im Spital oder während der Neuro-Reha. Smartwatches und weitere Devices erlauben es, den eigenen Gesundheitszustand im Alltag zu überwachen und damit vielfältige Dinge zu tun. Die Apple Watch war 2019 die erste Smartwatch mit eingebautem EKG-Sensor und kann Vorhofflimmern erkennen. Mittlerweile gibt es mehrere Wearables mit dieser Funktion, andere können beispielsweise auch Schlafapnoe registrieren oder den Blutzu- ckerspiegel am Handgelenk bestimmen. „Da treten Apple, Google und Co. schon als kleiner digitaler Arzt auf“, sagt Michael Rosenzweig-Steiner von allaboutapps. Das Wiener Unternehmen mit rund 70 Mitarbeitern macht etwa 30 Prozent des Umsatzes mit Entwicklungen für den Health-Bereich. Wearables sieht der Firmengründer als sinnvolle Begleiter von Health- Apps, da sie „die Genauigkeit und die Compliance bei der Therapie deut- lich erhöhen, als wenn ich jeden Tag alles selber eintragen muss“.

Health-Apps gibt es wie Sand am Meer, die Konkurrenz ist groß. Die Ent- wicklungen reichen von Abnehm- und Fitness-Apps über Anwendungen, um die psychische Gesundheit zu tracken, bis hin zu Therapie-Begleitern für diverse Erkrankungen. „Für Apps, die als Medizinprodukt zertifiziert sind, gelten höhere Anforderungen, was den Aufwand bei Konzeption, Programmierung und Testung deutlich vergrößert“, so Rosenzweig-Stei- ner. Die Entwickler müssen schließlich sicherstellen, dass beispielsweise eine App, die die Dosierung eines Medikaments anzeigt, auch das richtige Ergebnis liefert. Denn das Risiko einer falschen Angabe wiegt bei einer medizinischen Anwendung deutlich höher, als wenn etwa die Lauf-App bei der Kilometerangabe um zehn Prozent abweicht. Manche Health-Apps erstellen praktische Reports, die man beim nächsten Termin in der Praxis vorzeigen kann. Denn den Gang zum Arzt ersetzt die smarte Technologie nicht.

Lernen mit System

„Ich denke nicht, dass Ärzte jemals von künstlicher Intelligenz ersetzt werden“, sagt auch Lukas Folkman. Als Postdoc am CeMM Forschungs- zentrum für Molekulare Medizin der Österreichischen Akademie der Wissenschaften entwickelt er neue Machine-Learning-Methoden, um gro- ße Gendatensätze zu analysieren. „Die technologischen Fortschritte erlau- ben es uns, die Genexpression in einzelnen Zellen zu messen. Das schafft völlig neue Möglichkeiten in der Erforschung von zahlreichen biologischen Phänomenen.“ In der Bioinformatik entsteht eine wahre Flut an Daten, auf deren Welle die Forscher nur mit Rechenpower und intelligenter Software surfen können. Die Systeme werden speziell trainiert und auf Herz und Nieren getestet, bevor die Algorithmen selbsttätig werden und in den Gesundheitsdaten nach Mustern suchen.

KI kennt bereits viele Anwendungsgebiete. Sie hilft, neue Medikamente zu entdecken oder zu verstehen, bei welchen anderen Erkrankungen be- stehende Arzneimittel noch wirksam sein können. Und sie bietet wertvolle Unterstützung im klinischen Bereich, wie Folkman erklärt: „Machine- Learning-Modelle können etwa akutes Nierenversagen vorhersagen, indem die Aufzeichnungen der Gesundheitsdaten ausgewertet werden, oder aus den Monitoring-Daten auf der Intensivstation vorzeitig erken- nen, dass der Kreislauf zusammenbrechen wird.“ Mit diesem technologi- schen Beistand können Ärzte informierter Entscheidungen treffen – und das deutlich schneller. Das gibt ihnen mehr Zeit für andere Aufgaben, die KI nicht übernehmen kann. Eine große Aufgabe für Informatiker, wie Folk- man betont: „Unsere Aufgabe ist nicht nur, genauere KI zu entwickeln. Die Technologie muss auch noch besser interpretierbar und verlässlich werden.“

Maßgeschneiderte Medizin

Der Weg zur personalisierten Medizin ist längst eingeschlagen. Neben Ärzten und Forschern spielen IT-Fachkräfte für die Weiterentwicklung des Bereichs eine wichtige Rolle. Medizinisches Wissen ist dabei keine Vor- aussetzung, im CeMM gibt es beispielsweise auch Developer, die sich in die Bioinformatik eingearbeitet haben. Die Healthcare-IT ist ohnehin Teamarbeit: Bei Philips Healthcare arbeiten medizinische Fachkräfte und IT-Experten eng zusammen, bei allaboutapps bringt meist der Kunde, der die App in Auftrag gibt, das medizinische Wissen ein. Und bei g.tec tum- meln sich neben Programmierern auch Neurowissenschaftler, Psycholo- gen, Ergo- und Physiotherapeuten. Ein ideales Feld für kommunikative Querdenker, die in der Gruppe an spannenden Aufgaben tüfteln wollen. —

Das Recoverix-Interface von g.tec bringt Menschen nach einem Schlaganfall wieder zurück in ihre alte Normalität.

Fotos: g.tec medical engineering GmbH

Christoph Guger, Gründer von g.tec

Mit Machine Learning wird das Brain- Computer-Interface auf das menschliche Gehirn kalibriert.

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Sie forschen daran, Robotern das Sehen beizubringen. Wie weit ist die Entwicklung fortgeschritten?

Vincze: In einer geordneten Umgebung, wo die Gegenstände einzeln am Tisch stehen, funktionieren die Erkennung und das Grei- fen gut. Bei Unordnung und unterschiedli- chen Lichtverhältnissen ist die Aufgabe hingegen viel schwerer. Ein Griff in den Kühlschrank, um etwas Bestimmtes her- auszuholen, ist noch in weiter Ferne. Große Schwierigkeiten bereiten uns die kleinen Dinge, etwa einen Bleistift aufzuheben.

Wie funktioniert das Erfassen technisch?

Kameras und Sensoren liefern Farb- und Tiefenbilder. So kann der Roboter Form, Textur und eventuelle Beschriftungen ler- nen, wiedererkennen und das Gesehene in Objektklassen einordnen. Aus jeder neuen Situation und mit jedem neu eingelernten Objekt versuchen wir, diese Fertigkeiten zu erweitern.

Was unterscheidet einen Industrieroboter von einem für die Medizin?

In der Industrie herrschen klare Verhältnis- se: Wo der Roboter hinfährt, welche Hand- griffe er tätigt, ist fix einprogrammiert. Jedes Teil, mit dem er hantiert, wird einge- lernt – eine vergleichsweise einfache Übung. Bei Anwendungen am Menschen sind die Sicherheitsvorgaben und der tech- nische Aufwand ungemein höher. Das Da- Vinci-Operationssystem verfügt etwa über hochwertige Bildgebungsmethoden, mit

den 2-D-Ultraschallsonden am Roboterarm wird jeder Patient mit seinen Eigenheiten genau erfasst. Der große Vorteil ist die Prä- zision. Nehmen wir das Beispiel Hüft-OP: Die vorgegebene Geometrie der künstli- chen Hüfte kann der Roboter perfekt aus- fräsen, viel besser als der Mensch. Und der Arzt überwacht das System, denn das geht nur als rückgekoppelte Schleife.

In manchen Spitälern und Pflegeheimen kommt Serviceroboter „Amy“ zum Einsatz. Ist das der erste Schritt zum Pflegeroboter?

Das ist eine der ersten Anwendungen, wo Roboter helfen können. Wir hatten ein ähn- liches Projekt im Haus der Barmherzigkeit: „Werner“ hat Besucher gefragt, wo sie hin- wollen, und dorthin geführt. Einem Patien- ten aus dem Sessel zu helfen, ist derzeit aber noch undenkbar. Die Gefahr, dass Ses- sel und Roboter umkippen, ist groß. Der Roboter müsste sehr schwer und stabil sein. In Wahrheit sind wir sehr einge- schränkt. Staubsauger- und Mähroboter haben viele schon daheim. Der nächste Schritt ist aber ein Roboter mit Arm, der auch Dinge zu Hause bewegt und aufräumt.

Wo sehen Sie Potenzial?

Ein Roboter, der hilft, ältere Personen zu Hause zu unterstützen und aktiv zu halten. „Hobbit“ war bei Senioren zuhause im Ein- satz und so programmiert, dass er nach al- lem greift, was auf dem Boden liegt – ohne

das Objekt genau zu erkennen. So hilft er, mögliche Stürze zu vermeiden. Noch grö- ßeres Potenzial hätte ein Roboter, der die Wohnung aufräumt. „Hobbit“ ist ein erster Schritt in diese Richtung.

Wie groß ist die Akzeptanz, sich von einem Roboter helfen zu lassen?

Dass ein Roboter bei Hygiene und Toilette hilft, ist vielen sicher weniger peinlich. Aber er ersetzt keinen persönlichen Kontakt und kann Menschen nicht dazu bringen, etwas zu tun, was sie nicht möchten, etwa Medi- kamente einzunehmen. Dazu wird es wei- terhin Pflegekräfte brauchen. Roboter kön- nen mit kleinen Tätigkeiten unterstützen.

Wie begründet finden Sie die Angst, dass Roboter den Menschen eines Tages ersetzen werden?

Komplett unbegründet! In Europa herrscht diese Angstkultur, während die Menschen in Japan hellauf begeistert sind, wenn ein Roboter singt und tanzt. In Wahrheit waren die Fortschritte in den letzten Jahren arm- selig. Ein Roboter kann unglaublich wenig: klar definierte Handgriffe tätigen und im Krankenhaus Smalltalk führen.

„Eine falsche Angabe wiegt bei einer medizinischen App deutlich höher, als wenn der Wert in der Lauf- App etwas abweicht.“

Michael Rosenzweig-Steiner, allaboutapps

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Hautkrebs frühzeitig erkennen

Skin Screener

Ein Schnappschuss vom Muttermal genügt, schon zeigt das Smartphone das Hautkrebsrisiko über eine Ampelfarbe an – mit einer Zuverlässigkeit von über 90 Prozent. Die vom Grazer Start-up medaia entwickelte App setzt einen Algorithmus ein, der über Jahre per Machine Learning trainiert wurde. Eine hilfreiche Anwendung, schließlich erkrankt jeder Fünfte in seinem Leben an Hautkrebs. Einen Gang zum Dermatologen ersetzt die App freilich nicht.

Diabetes im Griff

mySugr

Diabetiker müssen alles akribisch dokumentieren und die richtigen Schlüsse ziehen – ein Leben lang. mySugr wurde programmiert, um ihnen den Alltag zu erleichtern. Sie tragen Blutzuckerwerte, Mahlzeiten und weitere Daten ein bzw. speisen sich diese per Bluetooth von kompatiblen Wearables direkt in die App. Mühsames Kopfrechnen ist passé: Die nächste Insulindosis erscheint einfach am Screen. Und Reports für den Arzt sind auch verfügbar.

Stimmungsradar

Mood Patterns

Psychische Belastungen sind durch die Covid- Pandemie größer geworden. Was sind die Ursachen, hängen sie beispielsweise mit einem bestimmten Ort zusammen? Ein Stimmungstagebuch zu führen kann helfen. Die lernfähige Software von Mood Patterns stellt Zusammenhänge her und analysiert die Daten. Und diese bleiben am Smartphone – und nur dort –, da die App über keine Internet- Berechtigung verfügt.

Für ruhige Nächte

Snore Free

Schnarchen kann nicht nur Beziehungen auf die Probe stellen, es verschlechtert auch den Schlaf und vermindert so die Leistungsfähigkeit im Alltag. Der Wiener Logopäde Dario Lindes hat eine Methode entwickelt, um die Halsmuskulatur zu stärken. Es genügt, einen Monat lang täglich zehn Minuten zu üben, und schon gehören die sägenden Störgeräu- sche der Vergangenheit an. Eine Trainings-App für Schnarchnasen also, die es nicht mehr sein wollen!

Virtuell Ängste abbauen

Kinderinsel

Um Kindern Ängste vor der bevorstehenden Operati- on zu nehmen, setzt die Uniklinik für Kinderchirurgie des Inselspitals in Bern auf eine VR-App. Mit einer Cardboard-Brille, in die sie ein Smartphone stecken, lernen die jungen Patienten den Pinguin Kimi kennen und begleiten ihn durchs Krankenhaus. Während das Kind sich mit dem Ort vertraut macht, können die Eltern auf einem zweiten Smartphone mitverfolgen, was es erlebt.

Allergie-Alert

Pollen

Allergische Beschwerden dokumentieren und mit dem aktuellen Pollenflug vergleichen – das geht mit der App des Österreichischen Pollenwarndiensts der MedUni Wien. Nicht nur lokale Infos sind abrufbar, die App gibt auch Warnungen zur persönlichen Belastung aus und erinnert an relevante Blühzeiten. Durch diverse Kooperationspartner, die entsprechen- de Daten liefern, ist die App auch in anderen Ländern nutzbar, etwa in Deutschland, der Schweiz und Südtirol.

„KI muss nicht nur genauer, sondern auch besser interpretierbar und verlässlich werden.“

Lukas Folkman, CeMM