KI-gestützte digitale Plattform zur Nachsorge und Unterstützung nach einer Krebserkrankung
Obwohl immer mehr Menschen dank besserer Diagnostik und Behandlungsmöglichkeiten eine Krebserkrankung überleben, ist die Rückkehr in den Alltag mitunter schwierig, da koordinierte/individualisierte Strategien im Umgang mit ihren komplexen Bedürfnissen fehlen. „Die von uns entwickelte Plattform PERSIST arbeitet mit künstlicher Intelligenz (KI), Big-Data-Technologien und mobilen Gesundheits-Apps. Durch eine Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen sollten wichtige Bedürfnisse der wachsenden Zahl von Krebsüberlebenden ermittelt und datenbasierte Lösungen angeboten werden, um die Qualität der Pflege zu verbessern und den Heilungsprozess zu fördern“, sagt Alberto Sánchez, Projektkoordinator von PERSIST und eHealth-Direktor des spanischen Forschungs- und Technologiezentrums www.gradiant.org/en (Gradiant). „Wir wollten herausfinden, wo Betroffene offene Bedürfnisse haben“, erklärt die bei Gradiant für EU-Förderprogramme zuständige Alicia Jiménez, und stellt fest, dass es vielen Menschen schwerfällt, wieder im Alltag anzukommen. So müssen etwa die Nachwirkungen einer Chemotherapie oder finanzielle Schwierigkeiten aufgrund therapiebedingter Arbeitsausfälle bewältigt werden, was Ängste schüren und die Lebensqualität beeinträchtigen kann. Auch psychologische Unterstützung ist oft rar. „Wir erhoffen uns von dieser Technologie vor allem eine Verringerung solcher Ängste“, ergänzt Jiménez. „Betroffene fühlen sich allein gelassen und vom Gesundheitssystem nicht unterstützt, was das emotionale Wohlbefinden beeinträchtigt. Hinzu kommt die stets präsente Angst Krebsüberlebender vor einem Rückfall.“
Plattform mit Apps für Betroffene und Ärzteschaft
Die PERSIST-Plattform integriert Daten aus verschiedenen Quellen: u. a. elektronische Patientenakten aus teilnehmenden Krankenhäusern, Daten, die von Patienten und Patientinnen bereitgestellt werden, Patientenüberwachungs-Apps sowie klinische Daten, die in Kombination mit KI-gestützten Methoden medizinischen Fachkräften Entscheidungshilfe liefern sollen. Das Projekt entwickelte hierfür die mobile mHealth-App, die über ein intelligentes Armband automatisiert Patientendaten wie Herzfrequenz, Atemfrequenz und Blutdruck erfasst. Eine weitere App dokumentiert Erfahrungen Betroffener, die hierzu eine Reihe von Fragen beantworten. Zudem werden täglich geführte Videotagebücher in die Plattform integriert, die mittels Eingabeaufforderung etwa den Gefühlszustand an diesem Tag erfasst. Mit einer speziellen Flüssigbiopsie-App kann auch eine mögliche Tumorprogression überwacht und mit Vorhersagemodellen das Rückfallrisiko berechnet werden. Diese App führt eine automatisierte Zählung zirkulierender Tumorzellen (circulating tumour cells, CTC) in Blutproben durch und generiert auf dieser Basis neue Biomarker. Der Zeitaufwand ist verglichen mit langwierigen Biopsieanalysen im Labor deutlich geringer, sodass ärztliches Fachpersonal schneller auf die Daten zugreifen und zeitnah intervenieren kann.
Probleme beim Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen
An dem Konsortium aus 13 Partnern waren vier Krankenhäuser in Belgien, Lettland, Slowenien und Spanien sowie rund 120 Projektmitarbeitende beteiligt. Vor Projektbeginn hatte eines der Krankenhäuser etwa 10 000 anonymisierte Patientenakten erstellt, und in die klinische Pilotstudie wurden etwa 160 Fälle von Brust- und Darmkrebs aufgenommen, die vergleichsweise gute Überlebensraten haben. Eine der größten Hürden war jedoch die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen und Systemen. „Damit all die Informationen aus verschiedenen KI- und Big-Data-Modelle ausgewertet werden können, mussten wir sie auf einem einzigen Server unterbringen“, erklärt Sánchez.
Videoauswertung und Sprachanalyse mittels KI
Weiterhin musste die Plattform die Videoaufzeichnungen Betroffener sammeln, Sprache in Daten umwandeln und diese mittels natürlicher Sprachverarbeitung auswerten. „Um herauszufinden, wann eine emotionale Überlastung droht, müssen Sprache und Gesten in den Videos ausgewertet werden“, erläutert Jiménez weiter. Das Projekt konzipierte die KI mehrsprachig und ergänzte neue Funktionen, damit sie relevante Unterstützungsmaßnahmen für medizinisches Fachpersonal empfehlen kann. Obwohl die technische Entwicklung im Projekt Vorrang hatte, ist derzeit eine längere und umfassende klinische Pilotstudie mit mehreren Krankenhäusern geplant, die zeigen soll, ob medizinische Interventionen damit tatsächlich eher stattfinden, so Sánchez. Die Plattform könne dabei auch für andere Krebsarten angepasst werden, schließt er.
Schlüsselbegriffe
PERSIST, Krebs, Gesundheitswesen, künstliche Intelligenz, Big Data, Chemotherapie, Brust, Darm, Zellzählung, CTC, Biomarker, Verarbeitung natürlicher Sprache
