Die Zukunft des Gesundheitssystems mit KI gestalten: Eine wegweisende Perspektive

Fraunhofer MEVIS präsentiert auf DMEA 2024 KI-Anwendungen

Das Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS stellt auf der DMEA 2024 vier KI-basierte Anwendungen vor: 1. Das Data Steward Tool, mit dem klinische Daten harmonisiert und für multizentrische Studien nutzbar gemacht, werden könnnen. 2. Den SATORI Training Loop, der mit KI den Zeitaufwand für die Entwicklung von Algorithmen zur Segmentierung medizinischer Bilddaten reduzirt. 3. MINIMAKI zur Unterstützung von chirurgischen Eingriffe bei Herzklappenerkrankungen mit Mixed-Reality-Projektionen. 4. Die App MammoJourney, die Brustkrebspatientinnen eine Begleitung mit verständlichen Informationen, organisatorischen Hilfen und einem KI-Chat bietet.

LiFi-Technologie: Sicherheit und Kapazitätsoptimierung

Entwicklungen in der Light Fidelity (LiFi)-Technologie, die für den medizinischen Einsatz konzipiert sind, ermöglichen die mobile Kommunikation durch optische drahtlose Übertragung unter Verwendung von Licht als Medium. LiFi bietet im Vergleich zur Funkkommunikation eine erhöhte Sicherheit vor unbefugtem Zugriff und eine höhere Robustheit gegenüber Störungen durch Funkwellen. Besonders in Umgebungen mit hoher Benutzerdichte, die eine größere Kapazität erfordern, stellt LiFi eine wertvolle Ergänzung zur Funkkommunikation dar und ermöglicht neue Anwendungsfälle. Darüber hinaus erfüllt LiFi strenge Sicherheitsstandards und Kriterien der elektromagnetischen Verträglichkeit. Das Fraunhofer HHI arbeitet mit Industrie- und akademischen Partnern an verschiedenen Forschungsprojekten, darunter LINCNET, 5G-COMPASS und OWIMED, mit einem Schwerpunkt auf medizinischen Anwendungen.

Digitale Diagnostik für ländliche Gesundheitsversorgung

Das Fraunhofer-Zentrum für Digitale Diagnostik ZDD präsentiert Konzepte für die Gesundheitsversorgung in ländlichen Regionen. Die Projekte umfassen die gesamte digitale Diagnostik-Kette von der Probennahme über die Messung bis hin zum sicheren Datenmanagement und der Dateninterpretation. Für schlecht heilende Wunden wird eine intelligente Wundauflage entwickelt, die durch dezentrales Monitoring ein personalisiertes Wundmanagement ermöglicht. Zudem wird eine vollständig automatisierte Gesundheitsstation entwickelt, die professionelle Diagnostik auch in dünn besiedelte Regionen erlaubt. Darüber hinaus werden digitale Ökosysteme in der Patientenversorgung analysiert und wird die Entwicklung von Virustests der nächsten Generation vorangetrieben.

Parkinson-Monitor: Kohortenanalyse für personalisierte Medizin

Die Kohortenanalyse bildet die Basis der personalisierten Medizin: Eine interaktive Web-Anwendung, von der ärztliches Personal sowie Patient:innen profitieren, ist der Parkinson-Monitor des Fraunhofer-Instituts für Graphische Datenverarbeitung IGD. Das Tool ermöglicht eine individuelle Risikobewertung, indem es hilft, den Krankheitsverlauf besser zu verstehen.

Optimierte Prozesse und Analysen durch KI-Modelle und Planungsalgorithmen

Das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS stellt wegweisende Lösungen im Bereich klinischer KI für die Pharmakologie und Krankenhäuser vor, darunter große Sprachmodelle (LLMs) und klinische Unterstützungstools. Die KI wird hier zur Textgenerierung, Informationsextraktion und die Analyse von Patient:innendaten aus klinischen Studien genutzt, um eine effizientere und präzisere medizinische Versorgung zu erreichen.

Mit der Software SCEDAS des Fraunhofer-Centers für Maritime Logistik und Dienstleistungen CML kann ein optimaler OP-Planungsvorschlag errechnet werden und kann so die OP-Koordination und das gesamte medizinische Personal erleichtern. Zudem können OP-Ressourcen noch effizienter genutzt werden.

Das Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS konzentriert sich auf den Einsatz vertrauenswürdiger KI im Gesundheitswesen (Trustworthy Digital Health). Hier ist ein Anwendungsfall die Nutzung erklärbarer KI (explainable AI) in der medizinischen Diagnostik, z.B. bei der Einstufung von Wirbelfrakturen und der Blutzellen-Klassifikation. Eine dateneffiziente KI kann Ärzt:innen bei der Auswertung medizinischer Bilder zur Krebsfrüherkennung unterstützen. Und schließlich demonstriert das Fraunhofer IKS, wie eine auf Quantencomputing gestützte KI medizinische Diagnosen verbessern kann.

Bessere Patientenversorgung und Telemedizin

Mit dem Tool veinXam des Fraunhofer IGD können Thrombosen früher erkannt werden. Hierbei messen Sensoren kontinuierlich den Blutfluss in den tiefen Beinvenen und benachrichtigen bei krankhafte Veränderungen die Nutzenden mit Hilfe einer App oder bei stationären Aufenthalten das Pflegepersonal. Das System ist alltagstauglich in einen Kompressionsstrumpf intergriert.

Mittels Guardio lassen sich EKG-Messungen mit dem Smartphone vornehmen. Komplett ohne Elektroden werden Bewegungen des Herzens aufgezeichnet und mit Hilfe von KI ausgewertet. Ein weiterer persönlicher Gesundheitsassistent ist die CareCam am Arbeitsplatz. Ohne Verkabelung werden hierbei kontinuierlich die Vitaldaten der Nutzenden erfasst und individuelle Empfehlungen zur Verbesserung des Wohlbefindens gegeben.