KI in Kliniken: Göttingen führt Europas erste MDClone-Datenplattform ein

Künstliche Intelligenz erreicht das Gesundheitswesen derzeit auf zwei parallelen Ebenen: In Krankenhäusern entstehen Dateninfrastrukturen, die Forschung und Versorgung auf eine neue Basis stellen sollen, während Patienten zunehmend eigenständig KI-Anwendungen nutzen, um medizinische Entscheidungen zu hinterfragen oder abzusichern.

Zwei aktuelle Beispiele verdeutlichen diese Entwicklung: die Einführung einer neuen Datenplattform an der Universitätsmedizin Göttingen sowie der Erfolg einer KI-App, die in einem dokumentierten Fall zu einer entscheidenden Diagnose beitrug.

Göttingen führt europaweit erste MDClone-Plattform ein

Die Universitätsmedizin Göttingen (UMG) hat nach eigenen Angaben die Plattform ADAMS von MDClone eingeführt und bezeichnet sich damit als erstes Krankenhaus in Europa, das dieses System nutzt. Wie healthcare-digital.de berichtete, ergänzt die Plattform die bestehende Infrastruktur der Medizininformatik-Initiative (MII). Die Einführung erfolgt laut Mitteilung der UMG auf dem hauseigenen Datenintegrationszentrum UMG-MeDIC.

Ziel ist es, berechtigten Mitarbeitenden zu ermöglichen, longitudinale Patientendaten eigenständig auszuwerten und synthetische Datensätze zu erzeugen – etwa für Forschung, KI-Entwicklung und Kooperationen. Die Auswertung longitudinaler klinischer Daten soll dabei nicht nur der Forschung dienen, sondern auch der Versorgung und dem Qualitätsmanagement zugutekommen.

Besonders hervorgehoben wird der Ansatz, aus realen klinischen Daten synthetische Datensätze zu generieren, ohne dabei tatsächliche Patientendatensätze weiterzugeben. Damit soll die Nutzung sensibler medizinischer Informationen für Forschungszwecke ermöglicht werden, ohne einzelne Patientendaten offenzulegen.

Offene Fragen bleiben allerdings bestehen: Angaben zu Kosten, Zeitplan der vollständigen Implementierung, konkreten Nutzerzahlen, der genauen Rechtevergabe innerhalb der Klinik sowie einer belastbaren Bewertung des Re-Identifikationsrisikos wurden bislang nicht veröffentlicht.

Gerade Letzteres dürfte für die weitere Bewertung des Projekts entscheidend sein, da die Erzeugung synthetischer Daten aus realen Patienteninformationen grundsätzlich das Risiko birgt, dass einzelne Personen indirekt wieder identifizierbar werden könnten.

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Patienten nutzen KI zur Zweitmeinung

Parallel zu solchen institutionellen Entwicklungen zeigt sich, dass auch Patienten selbst zunehmend auf KI-Werkzeuge zurückgreifen. Ein von businessinsider.de dokumentierter Fall beschreibt, wie die App Healz AI den Ehemann einer Patientin dazu anregte, eine Zweitmeinung am MD Anderson Cancer Center einzuholen. Dort wurde in der Folge ein seltenes T-Zell-Lymphom diagnostiziert.

Im weiteren Verlauf der Behandlung unterstützte die App laut dem Bericht auch bei der Abwägung von Chemotherapieoptionen. Der Nutzer gab jedoch an, dass die Anwendung bei einzelnen Behandlungsdetails gelegentlich falsch lag. Die Gründer von Healz AI betonen dementsprechend, dass ihr Produkt als Ergänzung zu ärztlicher Betreuung gedacht sei und nicht als Ersatz.

Geschäftlich verzeichnet das Unternehmen deutliches Wachstum: Nach Angaben der Gründer verdoppelten sich die wiederkehrenden Einnahmen zwischen Juni und August monatlich. Anfang September erreichte der annualisierte wiederkehrende Umsatz demnach 100.000 US-dollar. Der Nutzerkreis besteht laut den Gründern zu 97 Prozent aus Krebspatienten, die monatliche Nutzerbindung liegt bei 70 Prozent.

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Zwei Seiten derselben Entwicklung

Die beiden Beispiele stehen für unterschiedliche, aber verwandte Trends im Gesundheitswesen: Auf institutioneller Seite entstehen Dateninfrastrukturen, die Forschung und Versorgung durch KI-gestützte Analysen voranbringen sollen, ohne dabei – zumindest dem Anspruch nach – den Datenschutz einzelner Patienten zu gefährden. Auf individueller Seite greifen Patienten und Angehörige selbst zu KI-Anwendungen, um medizinische Einschätzungen zu prüfen oder zu ergänzen.

Beide Entwicklungen werfen ähnliche Fragen auf: nach der Zuverlässigkeit der eingesetzten Systeme, nach der Rolle, die KI im Verhältnis zu ärztlicher Expertise einnehmen soll, und nach dem Umgang mit sensiblen Gesundheitsdaten. Konkrete regulatorische oder wissenschaftliche Bewertungen dieser neuen Praktiken stehen in beiden Fällen noch aus.

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