Behandlung zuhause durch künstliche Intelligenz
Die Möglichkeit, Betroffene zuhause zu überwachen, ist entscheidend für die Gesundheitssysteme der Zukunft, die durch alternde Bevölkerungen zunehmend belastet sein werden. Die traditionelle Fernüberwachung ist jedoch kompliziert und lästig, und oft müssen zahlreiche Medizinprodukte mühsam integriert werden. Dadurch ist der Ablauf für Betroffene schnell schwierig oder sogar unmöglich. Forschende des EU-finanzierten Projekt Doctomatic haben eine neue Software-as-a-Service-(SaaS)-Plattform entwickelt, über die mittels künstlicher Intelligenz (KI) die medizinische Fernüberwachung ohne komplexe Medizinprodukte möglich ist. Betroffene laden lediglich eine App herunter und teilen Daten der häuslichen Gesundheitsprodukte mit medizinischen Fachkräften. Das Doctomatic-Team will KI einsetzen, um die vorbeugende Behandlung zu stärken und so die Gesundheitskosten zu senken und gleichzeitig Diagnosen zu beschleunigen. Über Werkzeuge zur Fernüberwachung können Angehörige der Gesundheitsberufe Krankheiten früh erkennen, um Komplikationen und das Fortschreiten chronischer Erkrankungen zu verhindern. „Unsere Vision ist, Möglichkeiten zur Datenerhebung fachkundig anzubieten und so die Gesundheitsdienste für Betroffene auszubauen“, sagt Carmen Pauline Rios Benton, Mitgründerin und Geschäftsführerin des Unternehmens Doctomatic sowie Projektkoordinatorin.
Analyse medizinischer Bilder mittels künstlicher Intelligenz
Über Doctomatic wurde ein Design für einen visuellen Algorithmus entworfen, das zum Patent angemeldet wurde und mit dem Bilder von häuslichen Medizinprodukten in verwertbare Daten umgewandelt werden. Die KI kann Informationen von Bildschirmaufnahmen von weit verbreiteten und günstigen Geräten wie Waagen, Pulsmessern, Blutzuckermessgeräten, Pulsoximetern und Thermometern analysieren und verstehen. Im Laufe des Projekts wurde die Technologie ausgereift und konkret die Genauigkeit des Systems um 26 % angehoben. „Der Erfolg beruht auf einem mehrgleisigen Ansatz“, erklärt Rios Benton. „Dabei wurde das am besten geeignete KI-Modell für Doctomatic ausgewählt, ein System zur automatischen Erzeugung von Datensätzen entwickelt, rund um das KI-Kernmodell ein intelligentes System geschaffen und letztendlich eine Benchmarking-Software zur Auswertung der einzelnen Modelle kreiert.“ Das System wurde mit eigenen Datensätzen sowie neu erhobenen Daten, die während der Projektentwicklung erfasst wurden, aufgebaut. Das Doctomatic-System kann nahtlos in Gesundheitsapps und elektronische Krankenakten integriert werden. „Die Einzigartigkeit ist die Geräteunabhängigkeit, sodass der Zugang zur Versorgung einfacher wird, die Kosten sinken und die nahtlose Interoperabilität sichergestellt ist“, sagt Rios Benton.
Reale Daten aus der Palliativmedizin
Dank der Verbesserungen der Genauigkeit im Projekt konnte das Doctomatic-Team den Algorithmus insofern anpassen, dass neue Geräte ausgelesen werden können. Die Technologie hat erfolgreich Anzeigen von Geräten zur künstlichen Beatmung in der Palliativstation des Sant Joan de Déu Krankenhauses in Barcelona analysiert. Das Team versucht jetzt, diesen Erfolg nachzubilden und weltweit auszuweiten. „Das ist einer unserer stolzesten Momente und möglicherweise eines der besten Fallbeispiele zu den Auswirkungen für betroffene Familien“, fährt Rios Benton fort.
Markteinführung der innovativen Technologie zur Palliativversorgung
Bisher wurde die Anwendung für Demonstrationszwecke entwickelt und ein Produkt auf den Markt gebracht. Derzeit ist Doctomatic in Brasilien, Kolumbien, Mexiko und Spanien tätig. „Das ist ein Projekt des kontinuierlichen Lernens und fortlaufender Verbesserung“, meint Rios Benton. „Wir sind sehr dankbar für die Unterstützung der EU über Womentech, mit der wir unsere Technologie ausbauen konnten. Derzeit sprechen wir mit Unternehmen im Bereich der Medizintechnik, um bis Ende des Geschäftsjahres eine Präsenz in zwei weiteren europäischen Ländern aufzubauen.“
Schlüsselbegriffe
Doctomatic, Fernüberwachung, Patienten, Betroffene Überwachung, Gesundheit, chronisch, Palliativmedizin, künstliche Intelligenz, Analyse, Bilder