Virtuelle Systeme ermöglichen personalisierte Gesundheitsversorgung
Das Gesundheitswesen ist für Länder weltweit ein teurer und wachsender Kostenfaktor. Die Gesundheitskosten machen in den OECD-Ländern etwa 10 % des BIP aus und steigen jedes Jahr um 7-11 %, was vor allem auf die Bevölkerungsalterung und chronische Krankheiten zurückzuführen ist. Vor diesem Hintergrund ist die Produktivität des Sektors nicht gestiegen. „Das Gesundheitswesen hat keine Produktivitätssteigerungen erzielt, da es arbeitsintensiv bleibt und in den letzten 30–40 Jahren keine Digitalisierung oder Automatisierung wie andere Sektoren eingeführt hat“, sagt Balázs Benyó, Professor am Department für Regelungstechnik und Informationstechnologie der Budapest University of Technology and Economics. Personalisierte, präzise Lösungen im Gesundheitswesen könnten dazu beitragen, einen Teil des zunehmenden Drucks abzumildern und die Gesundheit der Patientinnen und Patienten zu verbessern - insbesondere in der Intensivpflege. Im Rahmen des DCPM(öffnet in neuem Fenster) –Projekts, das durch das Marie Skłodowska-Curie Maßnahmen(öffnet in neuem Fenster) gefördert wurde, entwickelten Benyó und seine Mitarbeitenden virtuelle Patienten bzw. digitale Zwillingsmodelle der menschlichen Stoffwechsel-, Herz-Kreislauf- und Atmungssysteme, die speziell darauf ausgelegt sind, klinische Entscheidungen auf der Intensivstation zu unterstützen. „Ziel ist es, eine individualisierte Intensivpflege in diesen Kernbereichen zu ermöglichen“, erklärt Benyó.
Digitale Zwillinge für die personalisierte Medizin
Digitale Zwillinge werden in der Industrie und in der wissenschaftlichen Forschung weit verbreitet eingesetzt, um das Verhalten von Systemen zu modellieren und genaue Vorhersagen zur Optimierung der Leistung zu entwickeln. „Unsere Modelle erfüllen diese Funktion, indem sie klinische Daten, die oft unzureichend sind, präzise verarbeiten und so ein klares physiologisches Bild des Zustands der Patienten liefern“, fügt Benyó hinzu. Personalisierte Modelle müssen mit vergleichsweise begrenzten Daten genaue Vorhersagen zu spezifischen Reaktionen auf unterschiedliche Behandlungsoptionen liefern. Die in DCPM entwickelte Lösung ist ein minimaler Modellierungsansatz, der die wichtigsten Dynamiken erfasst, die mit den verfügbaren Daten identifiziert werden können. Diese Fähigkeiten können dann im klinischen Umfeld genutzt werden, um die Pflege zu personalisieren, zu optimieren und zu automatisieren – und so den Aufwand und die Kosten zu verringern sowie die Produktivität und die Ergebnisse zu steigern.
Validierung von Modellen und Implementierung von Systemen
Zu den wichtigsten Erfolgen des DCPM-Projekts gehört die Einführung einer personalisierten glykämischen Kontrollbehandlung auf der Intensivstation des Universitätsklinikums von Liège. Dies wurde in ein Unternehmen ausgegründet, Insilicare, und wird in sieben belgischen Intensivstationen sowie in Malaysia, Ungarn und Neuseeland eingesetzt. Das Team validierte ein minimales Herz-Kreislauf-Modell und seine Fähigkeit, den Herzzeitvolumen und die Hämodynamik bei septischem Schock präzise vorherzusagen. Dieses wird nun in seine ersten klinischen Studien mit Fokus auf Validierung eingeführt. Die Forschenden entwickelten und validierten außerdem ein multiskaliges Modell der Lungenmechanik zur Steuerung der invasiven und spontan atmenden mechanischen Beatmung, die bei bis zu 80 % aller Intensivpatienten erforderlich ist. „Dies wird derzeit in verschiedenen Formen in Belgien, China, Malaysia und Neuseeland getestet – und wurde auf Anwendungen bei chronischen Atemwegserkrankungen außerhalb des Krankenhauses ausgeweitet“, merkt Benyó an. Weitere Erfolge umfassen die Entwicklung von: einer Methode zur Messung des Blutzuckerspiegels mit elektromagnetischen Wellen; neuronalen Netzwerkmodellen zur Vorhersage künftiger Schwankungen der Insulinempfindlichkeit von Patienten; einem neuartigen passiven Atemsensor-System; sowie mehreren ultra-kostengünstigen, nicht-invasiven Geräten für die Intensiv- und ambulante Versorgung, wie z. B. Blutsauerstoffsensoren.
Integration in europäische Gesundheitssysteme
Mehrere Systeme des DCPM-Projekts gehen nun in klinische Studien, während die digitalen Zwillinge der Lungenmechanik auf die Integration und Nutzung in Behandlungsabläufen zusteuern. „Alle drei Bereiche befinden sich bereits weit fortgeschritten auf den regulatorischen Wegen und den ersten Schritten der Kommerzialisierung“, sagt Benyó. Langfristige Forschungskooperationen, die im Rahmen des Projekts entstanden sind, haben die Forschung auch auf andere Bereiche ausgeweitet, z. B. auf die Emotionserkennungstherapie bei Autismus-Spektrum-Störungen und die personalisierte Ernährung.
