Technologien des 21. Jahrhunderts können Leben retten. Die Corona-Pandemie führt das gerade sehr deutlich vor Augen
Von Beatrice Hamberger
Überraschend kam sie nicht, die zweite Welle. Jetzt ist sie da und Deutschland erlebt seinen zweiten Lockdown. Wieder mussten Restaurants, Cafés, Bars, Kosmetikstudios, Sportstätten und kulturelle Einrichtungen schließen, wieder scheinen allgemeine Kontaktbeschränkungen und das weitgehende Herunterfahren des öffentlichen Lebens das Maß aller Dinge zu sein. Beunruhigend ist, dass es auch nach dieser Vollbremsung „light“ nicht vorbei sein wird. Das Virus wird erst Ruhe geben, bis wir entweder alle infiziert oder geimpft sind. Das wird dauern. Behält die Regierung ihren jetzigen Kurs des Bremsens und Gasgebens bei, wird der Lockdown im November höchstwahrscheinlich nicht der letzte gewesen sein.
Kritiker, zu denen etwa Tübingens Bürgermeister Boris Palmer gehört, werfen der Bundesregierung vor, mit Methoden des Mittelalters gegen das Coronavirus vorzugehen. Dass in vielen anderen Ländern die „Zugbrücken“ noch viel länger und rigoroser hochgeklappt waren oder sind als bei uns, macht den Vorwurf nicht weniger wahr. Wohlmeinend könnte man für unser Land sagen, dass es bei der Nutzung von Technologien des 21. Jahrhunderts noch Spielraum nach oben gibt. Auch nach einem Dreivierteljahr Pandemie führt die überwiegend manuelle Arbeit in den Gesundheitsämtern zu einem fortwährenden Meldestau, weswegen die Corona-Neuinfektionszahlen des Robert Koch-Instituts (RKI) stets ein wenig veraltet sind. Schlimmer noch: Durch Papierstaus wird die zeitkritische Benachrichtigung von Infizierten oft verzögert.
Welche Blüten die digitale Rückständigkeit treiben kann, zeigte etwa die Corona-Panne in Bayern. 44 000 Getestete, zumeist Reiserückkehrer, mussten im Sommer wochenlang auf ihre Testergebnisse warten; Dutzende nachweislich Infizierte waren schlicht nicht mehr auffindbar – wegen unleserlich ausgefüllter Erfassungsbögen. Ein zentrales digitales Meldesystem für den Infektionsschutz hätte solche Pannen verhindern können.
Nur aufgrund des hohen Drucks ist das schon seit sieben Jahren geplante elektronische Melde- und Informationssystem (DEMIS) im August vorzeitig in die Testphase gegangen. Im Moment ist die Technologie des 21. Jahrhunderts für die Mehrheit der Gesundheitsämter und Labore noch unbrauchbar. Bedauerlicherweise trifft das auch auf die Corona-Warn-App zu, deren Daten den Gesundheitsämtern verborgenen bleiben. Keiner weiß, wer sich wo angesteckt hat – weder die Behörden noch der Nutzer selbst; kein Labor kann das Testergebnis über die App weitergeben. Deshalb werden nur drei Prozent aller Kontaktpersonen über die App gewarnt. Deutschland hat an dieser Stelle den Datenschutz über den Infektionsschutz gestellt. Dabei war die Entwicklung der App eigentlich eine prima Sache und vor allem zeitgemäß. Taiwan und Südkorea haben mit GPS-Verfolgung ihre Infektionen unter Kontrolle gebracht. In Deutschland dagegen kennt man nach Aussage der Bundeskanzlerin in 75 Prozent der Fälle die Infektionsquelle nicht.
Kritiker, zu denen etwa Tübingens Bürgermeister Boris Palmer gehört, werfen der Bundesregierung vor, mit Methoden des Mittelalters gegen das Coronavirus vorzugehen. Dass in vielen anderen Ländern die „Zugbrücken“ noch viel länger und rigoroser hochgeklappt waren oder sind als bei uns, macht den Vorwurf nicht weniger wahr. Wohlmeinend könnte man für unser Land sagen, dass es bei der Nutzung von Technologien des 21. Jahrhunderts noch Spielraum nach oben gibt. Auch nach einem Dreivierteljahr Pandemie führt die überwiegend manuelle Arbeit in den Gesundheitsämtern zu einem fortwährenden Meldestau, weswegen die Corona-Neuinfektionszahlen des Robert Koch-Instituts (RKI) stets ein wenig veraltet sind. Schlimmer noch: Durch Papierstaus wird die zeitkritische Benachrichtigung von Infizierten oft verzögert.
Welche Blüten die digitale Rückständigkeit treiben kann, zeigte etwa die Corona-Panne in Bayern. 44 000 Getestete, zumeist Reiserückkehrer, mussten im Sommer wochenlang auf ihre Testergebnisse warten; Dutzende nachweislich Infizierte waren schlicht nicht mehr auffindbar – wegen unleserlich ausgefüllter Erfassungsbögen. Ein zentrales digitales Meldesystem für den Infektionsschutz hätte solche Pannen verhindern können.
Nur aufgrund des hohen Drucks ist das schon seit sieben Jahren geplante elektronische Melde- und Informationssystem (DEMIS) im August vorzeitig in die Testphase gegangen. Im Moment ist die Technologie des 21. Jahrhunderts für die Mehrheit der Gesundheitsämter und Labore noch unbrauchbar. Bedauerlicherweise trifft das auch auf die Corona-Warn-App zu, deren Daten den Gesundheitsämtern verborgenen bleiben. Keiner weiß, wer sich wo angesteckt hat – weder die Behörden noch der Nutzer selbst; kein Labor kann das Testergebnis über die App weitergeben. Deshalb werden nur drei Prozent aller Kontaktpersonen über die App gewarnt. Deutschland hat an dieser Stelle den Datenschutz über den Infektionsschutz gestellt. Dabei war die Entwicklung der App eigentlich eine prima Sache und vor allem zeitgemäß. Taiwan und Südkorea haben mit GPS-Verfolgung ihre Infektionen unter Kontrolle gebracht. In Deutschland dagegen kennt man nach Aussage der Bundeskanzlerin in 75 Prozent der Fälle die Infektionsquelle nicht.
Schutz von Daten ist in Deutschland wichtiger als Schutz vor Infektion
Was lernen wir daraus? Digitale Technik ist zwar nur ein Mittel zum Zweck, aber sie kann den Infektionsschutz und die Gesundheitsversorgung deutlich verbessern. Optimisten sehen darum Corona als Schub für die Digitalisierung der Medizin. Und tatsächlich lassen einige Beispiele aus der jüngsten Vergangenheit hoffen, dass die Krise ein Weckruf ist. In wenigen Wochen wurde zum Beispiel ein Online-Register aufgebaut, das einen Überblick über die freien Intensivbetten im Lande gibt, Telekonsile zwischen Covid-19-Kliniken eingerichtet und Onlinesprechstunden auf den Weg gebracht. Hatten im Januar 2020 bundesweit rund 1400 Mediziner Videosprechstunden angeboten, waren es im Sommer bereits über 120 000.
Corona hat obendrein in der Forschung einiges möglich gemacht, was vorher klemmte. Patientendaten werden in Deutschland bislang wie ein heiliger Gral gehütet und liegen verteilt in den Krankenhäusern und bei den niedergelassenen Ärzten. Die viel zerredete elektronische Patientenakte gibt es 2020 immer noch nicht. Dabei ist es von großer Bedeutung für die Forschung und die Versorgung, diese Daten vernetzbar zu machen. Besonders wenn draußen eine Pandemie tobt.
Mitte März hat die Charité deshalb – mit Rückendeckung und 150 Millionen Euro des Bundesforschungsministeriums– das Nationale Forschungsnetzwerk gegen Covid-19 initiiert. In dem Netzwerk sammeln und teilen immerhin über 30 Universitätskliniken Deutschlands ihre Behandlungsdaten, um daraus Strategien für Diagnostik und Behandlung von Covid-19 Patienten abzuleiten, die unmittelbar in die breite Versorgung fließen. So eine staatlich geförderte Forschungsplattform mit gemeinsamem Datenpool hat es in dieser Form in Deutschland noch nicht gegeben.
Forscher vom außeruniversitären Hasso-Plattner-Institut in Potsdam umgehen das deutsche „Datenproblem“ indes mit amerikanischen Daten. Relativ bald nach Ausbruch der Corona-Krise haben die Potsdamer Digital-Health-Experten in Zusammenarbeit mit dem Krankenhausinstitut Mount Sinai in New York zeigen können, dass Blutverdünner bei Covid-19-Patienten zu einem deutlich milderen Krankheitsverlauf führen können. Künstliche Intelligenz half dabei, bestimmte Laborparameter zu identifizieren, die auf eine Blutgerinnungsstörung hindeuteten. KI öffnete so einer maßgeblichen Therapie die Tür.
Künstliche Intelligenz kommt Ärzten auch bei der Diagnostik von Covid-19 zu Hilfe. Wissenschaftler des Universitätsklinikums Ulm und der Technischen Hochschule Ulm (THU) trainieren KI derzeit mit einem Deep Learning Verfahren, so dass sie anhand von Röntgenbildern der Lunge erkennt, ob eine Lungeninfektion vorliegt, ob es sich dabei um Covid-19 handelt und falls ja, wie schwer die Infektion ist und welcher Teil der Lunge befallen ist. Erste Versuche haben bereits gezeigt, dass Künstliche Intelligenz eine erste Einschätzung über das Vorliegen einer Coronavirus-Erkrankung geben kann. Für das weitere Training der KI werden anonymisierte Röntgenaufnahmen von 1500 Patienten des Klinikums herangezogen.
Noch nie ist so deutlich geworden wie jetzt, dass es Menschenleben kostet, wenn Gesundheitsdaten nicht geteilt und verarbeitet werden. Insofern dürfte die Digitalisierung zu den Gewinnern der Pandemie gehören. Allerdings wird es langfristig nicht ohne Akzeptanz der Menschen gehen. Niemand würde eine App herunterladen oder seine Daten mit der Wissenschaft teilen, wenn der Nutzen der Aktion nicht erkennbar ist.
Spannend wird es, wenn die ersten Robotersysteme zu den Patienten kommen. Der Robotik-Experte Sami Haddadin hat gerade einen Roboter erfunden, der Rachenabstriche nimmt. Ob die Lösung aus München noch vor dem Impfstoff kommt, um medizinisches Personal in einer Hochrisikosituation zu schützen, bleibt abzuwarten. Die Technologie der sogenannten verkörperten Künstlichen Intelligenz steckt, wie Haddadin selbst sagt, noch in den Kinderschuhen.
Corona hat obendrein in der Forschung einiges möglich gemacht, was vorher klemmte. Patientendaten werden in Deutschland bislang wie ein heiliger Gral gehütet und liegen verteilt in den Krankenhäusern und bei den niedergelassenen Ärzten. Die viel zerredete elektronische Patientenakte gibt es 2020 immer noch nicht. Dabei ist es von großer Bedeutung für die Forschung und die Versorgung, diese Daten vernetzbar zu machen. Besonders wenn draußen eine Pandemie tobt.
Mitte März hat die Charité deshalb – mit Rückendeckung und 150 Millionen Euro des Bundesforschungsministeriums– das Nationale Forschungsnetzwerk gegen Covid-19 initiiert. In dem Netzwerk sammeln und teilen immerhin über 30 Universitätskliniken Deutschlands ihre Behandlungsdaten, um daraus Strategien für Diagnostik und Behandlung von Covid-19 Patienten abzuleiten, die unmittelbar in die breite Versorgung fließen. So eine staatlich geförderte Forschungsplattform mit gemeinsamem Datenpool hat es in dieser Form in Deutschland noch nicht gegeben.
Forscher vom außeruniversitären Hasso-Plattner-Institut in Potsdam umgehen das deutsche „Datenproblem“ indes mit amerikanischen Daten. Relativ bald nach Ausbruch der Corona-Krise haben die Potsdamer Digital-Health-Experten in Zusammenarbeit mit dem Krankenhausinstitut Mount Sinai in New York zeigen können, dass Blutverdünner bei Covid-19-Patienten zu einem deutlich milderen Krankheitsverlauf führen können. Künstliche Intelligenz half dabei, bestimmte Laborparameter zu identifizieren, die auf eine Blutgerinnungsstörung hindeuteten. KI öffnete so einer maßgeblichen Therapie die Tür.
Künstliche Intelligenz kommt Ärzten auch bei der Diagnostik von Covid-19 zu Hilfe. Wissenschaftler des Universitätsklinikums Ulm und der Technischen Hochschule Ulm (THU) trainieren KI derzeit mit einem Deep Learning Verfahren, so dass sie anhand von Röntgenbildern der Lunge erkennt, ob eine Lungeninfektion vorliegt, ob es sich dabei um Covid-19 handelt und falls ja, wie schwer die Infektion ist und welcher Teil der Lunge befallen ist. Erste Versuche haben bereits gezeigt, dass Künstliche Intelligenz eine erste Einschätzung über das Vorliegen einer Coronavirus-Erkrankung geben kann. Für das weitere Training der KI werden anonymisierte Röntgenaufnahmen von 1500 Patienten des Klinikums herangezogen.
Noch nie ist so deutlich geworden wie jetzt, dass es Menschenleben kostet, wenn Gesundheitsdaten nicht geteilt und verarbeitet werden. Insofern dürfte die Digitalisierung zu den Gewinnern der Pandemie gehören. Allerdings wird es langfristig nicht ohne Akzeptanz der Menschen gehen. Niemand würde eine App herunterladen oder seine Daten mit der Wissenschaft teilen, wenn der Nutzen der Aktion nicht erkennbar ist.
Spannend wird es, wenn die ersten Robotersysteme zu den Patienten kommen. Der Robotik-Experte Sami Haddadin hat gerade einen Roboter erfunden, der Rachenabstriche nimmt. Ob die Lösung aus München noch vor dem Impfstoff kommt, um medizinisches Personal in einer Hochrisikosituation zu schützen, bleibt abzuwarten. Die Technologie der sogenannten verkörperten Künstlichen Intelligenz steckt, wie Haddadin selbst sagt, noch in den Kinderschuhen.
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Der virtuelle Assistent
Wie lässt sich Künstliche Intelligenz zum Wohle von Patienten einsetzen? Mit der Frage befasst sich heute ein Kongress über die Zukunft der Medizin
Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ oder seine knackige Abkürzung KI beziehungsweise auf Englisch AI ist in aller Munde. Doch was bedeutet er eigentlich genau? „Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler verstehen darunter etwas anderes als der Großteil der Bevölkerung“, erklärt Petra Ritter, Professorin für Gehirnsimulation am Berlin Institute of Health (BIH). „Wir assoziieren mit KI keine Roboter oder Androide, die wie Menschen denken und handeln. Davon sind wir meilenweit entfernt.“ Spricht die Wissenschaft von KI, meint sie Verfahren, Algorithmen, Softwareprogramme, die selbstständig lernen und ausgewählte Prozesse deutlich schneller ausführen können als das Gehirn des Menschen. „Unser Denken trachtet immer danach, zu klassifizieren, Regeln zu erkennen“, sagt Ritter. Genau das würde KI auch tun, allerdings seien die Regeln teilweise mit unseren menschlichen Gehirnen nicht mehr nachvollziehbar.
KI-basierte Verfahren lassen sich in vielen Bereichen anwenden, natürlich auch in der Medizin – und deshalb stehen sie im Mittelpunkt des diesjährigen Future Medicine Science Match, ein digitaler Kongress, den BIH und Tagesspiegel diesen Samstag veranstalten. Ritter hat ihn mitorganisiert, sie hält selbst einen Vortrag zum Thema „Das virtuelle Gehirn“ (11 Uhr). Der Titel umreißt genau ihr Fachgebiet: Ihr Team baut das menschliche Gehirn als „Virtual Brain“ quasi nach, in Form neuronaler (also Nerven-)Netzwerke, die wiederum von der Biologie, also unserem realen Gehirn inspiriert sind. „Auf solche Computermodelle wenden wir KI-Prozesse an, um die Funktionsweise des Gehirns besser zu verstehen“, erklärt Ritter. Die dazu nötige Open Source Software kommt weltweit zum Einsatz (www.virtualbrain.org).
KI-basierte Verfahren lassen sich in vielen Bereichen anwenden, natürlich auch in der Medizin – und deshalb stehen sie im Mittelpunkt des diesjährigen Future Medicine Science Match, ein digitaler Kongress, den BIH und Tagesspiegel diesen Samstag veranstalten. Ritter hat ihn mitorganisiert, sie hält selbst einen Vortrag zum Thema „Das virtuelle Gehirn“ (11 Uhr). Der Titel umreißt genau ihr Fachgebiet: Ihr Team baut das menschliche Gehirn als „Virtual Brain“ quasi nach, in Form neuronaler (also Nerven-)Netzwerke, die wiederum von der Biologie, also unserem realen Gehirn inspiriert sind. „Auf solche Computermodelle wenden wir KI-Prozesse an, um die Funktionsweise des Gehirns besser zu verstehen“, erklärt Ritter. Die dazu nötige Open Source Software kommt weltweit zum Einsatz (www.virtualbrain.org).
KI-Prozesse helfen bei der Therapie von Epilepsie, Krebs oder Alzheimer
Ein konkretes medizinisches Anwendungsbeispiel: Für die Therapie der Epilepsie ist sehr wichtig zu wissen, in welcher Region des Gehirns ein Anfall seinen Anfang nimmt. Neurologen können dazu Messelektroden einführen oder nichtinvasive Aufnahmen der Hirnaktivität mit Scannern machen – und auf diese Weise „Schnappschüsse“ des Gehirns erstellen. Dabei erfassen sie aber immer nur Ausschnitte, nie das komplette Bild. Werden diese Schnappschüsse und das Computermodell des Gehirns aber zusammengeführt, erhält man wesentlich genauere Daten und kann den Ausgangspunkt eines epileptischen Anfalls eindeutiger bestimmen. Klinische Studien zu dieser Technik laufen zu Zeit an mehreren Kliniken in Frankreich.
Ein anderes Beispiel: Alzheimer beziehungsweise generell Demenzerkrankungen. Die Gründe, die kausalem Mechanismen, die zu Demenz führen, liegen immer noch weitgehend im Dunkeln. Sie sind auch bei jedem Individuum verschieden, eine Rolle spielen Umwelteinflüsse, Lebensstil, Ernährung, Bildung, der Grad sportlicher Betätigung oder sozialer Interaktion. Petra Ritter leitet neben ihrer Tätigkeit als BIH-Professorin auch das Projekt „Virtual Brain Cloud“, das, wie der Name schon sagt, cloudbasiert Daten sammelt, die die Therapie von Demenzerkrankungen erleichtern sollen. Diese werden mit KI-Prozessen ausgewertet und mit Partnern in Europa und Nordamerika geteilt. Ein eigenes Team aus Juristen ist nur dafür zuständig, die Einhaltung geltende Datenschutzbestimmungen zu überwachen. Schließlich lassen sich das „Virtual Brain“-Modell und KI auch – drittes Beispiel – bei der Therapie von Hirntumoren einsetzen, indem etwa genauer bestimmt werden kann, wo Tumor- und wo gesundes Gewebe ist.
Ein anderes Beispiel: Alzheimer beziehungsweise generell Demenzerkrankungen. Die Gründe, die kausalem Mechanismen, die zu Demenz führen, liegen immer noch weitgehend im Dunkeln. Sie sind auch bei jedem Individuum verschieden, eine Rolle spielen Umwelteinflüsse, Lebensstil, Ernährung, Bildung, der Grad sportlicher Betätigung oder sozialer Interaktion. Petra Ritter leitet neben ihrer Tätigkeit als BIH-Professorin auch das Projekt „Virtual Brain Cloud“, das, wie der Name schon sagt, cloudbasiert Daten sammelt, die die Therapie von Demenzerkrankungen erleichtern sollen. Diese werden mit KI-Prozessen ausgewertet und mit Partnern in Europa und Nordamerika geteilt. Ein eigenes Team aus Juristen ist nur dafür zuständig, die Einhaltung geltende Datenschutzbestimmungen zu überwachen. Schließlich lassen sich das „Virtual Brain“-Modell und KI auch – drittes Beispiel – bei der Therapie von Hirntumoren einsetzen, indem etwa genauer bestimmt werden kann, wo Tumor- und wo gesundes Gewebe ist.
Krebs und seine Diagnose, damit befasst sich auch Frederick Klauschen, stellvertretender Direktor des Instituts für Pathologie der Charité und in den vergangenen Jahren regelmäßig Gastredner beim Future Medicine Science Match. Er und sein Team aus Ärzten, Ärztinnen, Informatikern und Informatikerinnen haben am BIH und an der Charité in Kooperation mit Klaus-Robert Müller von der TU ein Programm entwickelt, das mittels KI unterstützend wirken kann bei der Bestimmung von Tumorgewebe. „Dazu füttern wir das Programm mit tausenden von Gewebeproben, in denen wir vorher von Hand pathologische Veränderungen markiert – wir nennen es annotiert – haben“, erklärt Klauschen. Das xAID (Explainable Artificial Intelligence Diagnostics) genannte System wird auf diese Weise trainiert, gesundes von krankem Gewebe mikroskopisch zu unterscheiden – oder, mit anderen Worten, ein elementares Verhaltensmuster zu lernen, das Menschen immer dann anwenden, wenn etwas anders ist als gewohnt: stutzig zu werden. Die Gefahr, dass das Programm ein gefährliches Tumorgewebe nicht als solches erkennt und übersieht, bestünde dabei nicht, so Klauschen – denn Ärzte und Ärztinnen schauen trotzdem immer nochmal auf die Proben. Die KI sortiert sie quasi vor, darin besteht die Arbeitserleichterung. Inzwischen konnte auf Basis dieser Technik mit „Aignostics“ ein Start-up aus dem BIH und der Charité ausgegründet werden.
Klar, auch die Covid-Pandemie und die Frage, was KI zur Bewältigung beitragen kann (etwa bei Erfassung und Auswertung riesiger Datenmengen) wird auf dem Kongress angesprochen – und überhaupt die Frage, wie Erhebung von Daten und Datenschutz Hand in Hand gehen können. Alle Vorträge werden in „Pitches“ genannten Videos online vorgestellt, sie können noch bis Samstag, 12 Uhr, bewertet werden. Der beste Pitch bekommt einen Publikumspreis. Udo Badelt
— Kongress heute, Samstag, 7. November von 11–16.30 Uhr, Registrierung unter dialog.tagesspiegel.de/future-medicine/
Klar, auch die Covid-Pandemie und die Frage, was KI zur Bewältigung beitragen kann (etwa bei Erfassung und Auswertung riesiger Datenmengen) wird auf dem Kongress angesprochen – und überhaupt die Frage, wie Erhebung von Daten und Datenschutz Hand in Hand gehen können. Alle Vorträge werden in „Pitches“ genannten Videos online vorgestellt, sie können noch bis Samstag, 12 Uhr, bewertet werden. Der beste Pitch bekommt einen Publikumspreis. Udo Badelt
— Kongress heute, Samstag, 7. November von 11–16.30 Uhr, Registrierung unter dialog.tagesspiegel.de/future-medicine/
Fotos: Sven Simon/Imago; Charité; Frederick Klauschen
Erschienen im Tagesspiegel am 07.11.2020
Erschienen im Tagesspiegel am 07.11.2020