Gesundheits-KI: Mayo Clinic und Microsoft starten Diagnose-Projekt

Ein internationales Forschungskonsortium hat im Fachjournal The BMJ neue Maßstäbe für den Umgang mit Routinedaten gesetzt.

Qualitätssteigerung durch standardisierte Routinedaten

Der Leitfaden adressiert zentrale Herausforderungen: mangelnde Repräsentativität, Defizite in der Datenqualität und die Problematik nicht-randomisierter Behandlungsentscheidungen. Experten wie Dr. Sabine Hoffmann von der LMU München und Prof. Enzo Lüsebrink vom Universitätsklinikum Bonn betonen die Notwendigkeit einer strukturierten Roadmap. Das Ziel: Validität und Transparenz klinischer Studien erhöhen.

Die zunehmende Nutzung von Gesundheitsdaten unterliegt strengen gesetzlichen Leitplanken, insbesondere durch den EU AI Act. Dieser kostenlose Leitfaden hilft Unternehmen und Kliniken dabei, die komplexen Anforderungen an Risikoklassen und Dokumentationspflichten sicher umzusetzen. EU AI Act in 5 Schritten verstehen: Fristen, Pflichten und Risikoklassen kompakt erklärt

Die Analyse der Autorengruppe, der auch Tim Mathes vom IQWiG angehört, zeigt: Nicht-randomisierte Studien auf Basis von Routinedaten sind mit erheblichem Aufwand verbunden. Als oft überlegene Alternative gelten pragmatische randomisierte Studien (RCTs) unter Einbeziehung von Routinedaten. Die Handlungsempfehlungen sollen die Verlässlichkeit medizinischer Erkenntnisse sichern.

KI-Potenzial und Umsetzung klaffen auseinander

Trotz wissenschaftlicher Fortschritte bei der Datenaufbereitung zeigt die Branche ein gemischtes Bild. Laut einer Roland-Berger-Studie rechnen 94 Prozent der Führungskräfte mit massiven KI-Auswirkungen. Doch die Integration in Standardprozesse bleibt mit 15 Prozent auf niedrigem Niveau.

90 Prozent der befragten Organisationen haben bereits eigene KI-Abteilungen. Nur knapp ein Drittel der Verantwortlichen fühlt sich gut auf die Transformation vorbereitet. Der Markt für KI im Gesundheitswesen soll bis 2030 auf bis zu 190 Milliarden US-Dollar anwachsen. 87 Prozent der Unternehmen setzen dabei auf Kooperationen mit Technologiepartnern.

Mayo Clinic und Microsoft: KI für Diagnosen

Im Juni wurden bedeutende Fortschritte bekannt. Die Mayo Clinic und Microsoft kündigten eine strategische Zusammenarbeit an. Ziel ist ein KI-Modell, das klinische Daten synthetisiert, um Diagnosen zu beschleunigen und personalisierte Therapien zu unterstützen.

Medizinische KI-Systeme gelten unter der neuen Gesetzgebung oft als Hochrisiko-Anwendungen, was für Entwickler und Anwender weitreichende Konsequenzen hat. Welche neuen Regeln die EU-KI-Verordnung konkret für Ihre Organisation aufstellt, erfahren Sie in diesem kostenlosen Report. Welche KI-Systeme gelten als Hochrisiko – und was müssen Unternehmen jetzt konkret tun?

Die Mayo Clinic bleibt Eigentümerin der Daten, Microsoft stellt die technologische Infrastruktur bereit. Im Kontext des EU AI Acts werden solche Systeme als Hochrisiko-Anwendungen eingestuft.

Parallel dazu stellte das Mackay Memorial Hospital auf der GTC in Taipei das Assistenzsystem „EBM Guardian“ vor. Es nutzt KI für evidenzbasierte Literatursuche und setzt auf mehrstufige Verifikation, um fehlerhafte KI-Ergebnisse zu vermeiden. In Japan startete AIBTRUST ein Beratungsgeschäft, das Kliniken bei Datenaufbereitung und Einführung elektronischer Rezepte unterstützt.

6G-Netze und elektronische Patientenakte

Die Basis für diese Entwicklungen bilden fortschrittliche Netzstrukturen. Ein Forschungsteam der TU München präsentierte auf der IFIP Networking Conference Ergebnisse zu 6G-Netzen. Simulationen zeigen: Durch dynamische Verteilung der Rechenleistung lassen sich bis zu 40 Prozent mehr medizinische Anwendungen gleichzeitig betreiben.

In Deutschland gilt die elektronische Patientenakte (ePA) ab dem 15. Januar 2025 als zentraler Schritt. Gematik-Produktmanagerin Lena Dimde und Mediziner wie Dr. Nicolas Kahl sehen darin die Chance, Medikationsinformationen zentral verfügbar zu machen. Das Verfahren basiert auf einem Opt-out-Prinzip.

Kritik an regulatorischen Plänen

Der Berufsverband der Augenärzte Deutschlands kritisierte den Referentenentwurf zum Gesundheits-Digital-Gesetz (GeDIG). Moniert werden eine mögliche Untergrabung der ärztlichen Autonomie sowie unzureichende Schutzvorkehrungen für Patientendaten.

Die Diskussionen zeigen: Neben der technologischen Machbarkeit bestimmen vor allem rechtliche und ethische Standards die Geschwindigkeit der digitalen Transformation im Gesundheitswesen.

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