Am LMU Klinikum werden zeitgleich bis zu 2.000 strukturierte Datenpunkte pro ambulanter Behandlung während der Dokumentation generiert
München. Die Digitalisierung im Gesundheitswesen schreitet voran. Dennoch sind strukturierte Daten zu körperlichen Untersuchungen und Anamnese im ambulanten Bereich bisher kaum vorhanden. Diese strukturierten Daten bilden die Grundlage, um Prozesse im Bereich der Behandlung effizienter zu gestalten sowie eine datengetriebene Forschung, insbesondere mit Künstlicher Intelligenz, zu ermöglichen.
Am LMU Klinikum in München wird deshalb eine modulare Softwareplattform eingesetzt, welche nicht nur eine nutzerfreundliche und tiefgehende Digitalisierung der Behandlung von Patient:innen ermöglicht, sondern zeitgleich auch mit ihren automatisiert generierten Daten zum Erfolg von aktuell laufenden Forschungsprojekten wie dem vom Bundesministerium für Gesundheit (BMG) mit 2,4 Mio. € geförderten Projekt DR-AI beiträgt. Nach erfolgreichem Start in der Klinik und Poliklinik für Dermatologie und Allergologie wird die neue Software nun klinikumsweit ausgerollt.
Nachdem sich das Pilotprojekt seit Herbst 2021 mehrere Monate in der dermatologischen Ambulanz, einer der patientenstärksten Ambulanzen mit über 88.000 ambulanten Patient:innen pro Jahr, erfolgreich etabliert hat, wird diese derzeit in den nächsten Ambulanzen des LMU Klinikums ausgerollt. „Durch die Einführung wurden wir deutlich effizienter und konnten uns durch Funktionen wie z.B. den automatisiert generierten Arztbrief deutlich mehr Zeit für unsere Patient:innen nehmen und so die Behandlungsqualität deutlich steigern. Zusätzlich haben wir bereits zahlreiche strukturierte Behandlungsdaten automatisiert für unsere Forschung generieren können,“ sagt Prof. Dr. med. Lars E. French, Direktor der Klinik und Poliklinik für Dermatologie und Allergologie des LMU Klinikums.
Prof. Dr. med. Markus M. Lerch, Ärztlicher Direktor und Vorsitzender des Vorstands, betont: „Mit der Ausweitung der Software auf weitere Ambulanzen des LMU Klinikums stehen uns zukünftig strukturierte Daten zu zigtausenden von Behandlungen jährlich über alle Fachbereiche hinweg zur Verfügung. Durch die anstehende Zusammenführung dieser Daten in unserem Datenintegrationszentrum (MeDICLMU) haben wir perspektivisch nicht nur die Möglichkeit, Fragen zu unseren Behandlungsergebnissen und der Qualität der Versorgung zu beantworten, sondern auch künstliche Intelligenz einzusetzen, um zukünftige Entscheidungsunterstützungs-systeme für die klinische Arbeit zu entwickeln.“
Software liefert strukturierte Daten für das Forschungsprojekt DR-AI
Das Projekt DR-AI ist ein vom Bundesministerium für Gesundheit mit 2,4 Mio. € gefördertes Projekt und ist getragen von den Konsortialpartnern der LMU Dermatologie (Prof. Dr. med. Lars E. French, Prof. Dr. med. Daniela Hartmann, Dr. med. Sebastian Krammer), der LMU Radiologie (Prof. Dr. rer. nat. Michael Ingrisch, PD Dr. med. Bastian Sabel), der TUM Informatik (Prof. Dr. Nassir Navab, PD Dr. rer. nat. Tobias Lasser) und der TUM Ethik (Prof. Dr. Alena Buyx), welches die Anwendungsgebiete der Künstlichen Intelligenz in der Medizin erforscht. Im Rahmen dessen konnte unter anderem bereits ein neuer Algorithmus zur Detektion von Hauterkrankungen entwickelt werden, der auf einem sogenannten multimodalen, mehrstufigen Prozess der Datenzusammenführung basiert. Dieser wird aktuell mit realen strukturierten Bild- und Metainformationen aus der Avelios-Software trainiert, um ihn für die klinische Routine einsatzfähig zu machen. Weitere Informationen zu DR-Al finden sich unter:
Weitere Projektergebnisse aus dem Konsortium DR-AI werden auf dem hybriden Workshop „Making Artificial Intelligence ready for Clinical Practice“ am 22. Oktober 2022 in Berlin vorgestellt. Der Fokus des Workshops liegt im anschließenden Austausch der Teilnehmer:innen aus Wissenschaft, Kliniker:innen und Digitalisierungsexpert:innen, um eine bessere Applikation von Künstlicher Intelligenz in der täglichen Praxis zu ermöglichen. Eine Anmeldung ist unter diesem Link möglich.
Quelle: LMU Klinikum München
