Telemedizin und Künstliche Intelligenz

Telemedizin und Künstliche Intelligenz (KI) haben das Potenzial, unsere Gesundheitsversorgung und das Gesundheitswesen grundlegend zu verändern. Auch wenn Telemedizin und Künstliche Intelligenz keine Allheilmittel sind, bieten doch beide Lösungen für eine Vielzahl von medizinischen Herausforderungen. In Kombination können sie einen echten Mehrwert für die Patientinnen und Patienten, medizinischen Leistungserbringer und unsere Gesundheitsversorgung schaffen.

Telemedizin überwindet Distanz

Die Telemedizin ermöglicht es Ärztinnen und Ärzten mit Patient:innen, unabhängig von ihrem Standort miteinander zu interagieren. Durch den Einsatz von Videosprechstunde, Chatbots und mobilen Apps können Patient:innen auf einfachere und bequemere Weise medizinische Beratung und Versorgung erhalten. Einige der Hauptvorteile der Telemedizin sind:

Zeit- und ortsunabhängige Expertise: Telemedizin ermöglicht es insbesondere Patient:innen in ländlichen oder abgelegenen Gebieten, Zugang zu qualitativ hochwertiger medizinischer Versorgung zu erhalten. Aber auch Patient:innen mit seltenen Erkrankungen oder Bedarf an einer sehr spezialisierten medizinischen Beratung können so die Distanz zum Spezialisten bzw. zur Spezialistin überbrücken.
Früherkennung: Telemedizin unterstützt die Früherkennung von Krankheiten und ermöglicht eine schnellere Intervention, was zu einer besseren Prognose führen kann.
Telemonitoring: Kontinuierliche Überwachung von Vitalparatmetern in Kombination mit individuellen krankheitsbezogenem Patienten-Coaching im Rahmen eines Telemonitoringprogrammes bei chronischen Erkrankungen (z.B. chronische Herzschwäche) zur Stabilisierung und zur Vermeidung von akuten Verschlechterungen
Wegfall von Transportkosten und Wegezeiten: Telemedizin reduziert die Kosten für Transport und die Zeit, die für den Besuch einer Praxis anfallen.

Künstliche Intelligenz in Diagnostik und Therapie

Als Künstliche Intelligenz wird die Fähigkeit einer Maschine verstanden, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren. KI wird beispielsweise zur Datenanalyse für Entscheidungsprozesse sowie zur Prozessautomatisierung eingesetzt. Es gibt verschiedene Teilgebiete der KI, z. B. Maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache.

Maschinelles Lernen: Hierbei lernt die Künstliche Intelligenz mit einer großen Menge Trainingsdaten und ist dann in der Lage, Muster zu erkennen. Eine KI kann so beispielsweise trainiert werden, verschiedene Tumorarten sehr präzise zu unterscheiden.
Verarbeitung natürlicher Sprache: Die Idee ist, dass die KI in der Lage ist, natürliche Sprache zu verstehen und dadurch zum Beispiel unstrukturierten Text in strukturierte Daten umwandeln kann. Dies ist hilfreich, wenn Annotationen zum Therapieverlauf automatisch erstellt werden sollen.

Im Gesundheitswesen kommt KI zum Einsatz, um dabei zu unterstützen, Diagnosen zu stellen, Therapiepläne zu erstellen oder den allgemeinen Gesundheitszustand von Patient:innen zu überwachen:

Symptom-Checker: KI-gestützte Symptom-Checker können bereits vor dem Besuch in der Praxis wichtige Symptome und zusätzliche Informationen sammeln und so dem Arzt oder der Ärztin mit einer Ersteinschätzung.
Bildgebende Diagnostik: KI-Systeme können Muster in medizinischen Bildern erkennen, die für das menschliche Auge schwer zu identifizieren sind, und so eine schnellere und genauere Diagnose ermöglichen.
Genomik: KI kann dazu beitragen, genetische Varianten zu identifizieren, die mit bestimmten Krankheiten assoziiert sind, und so personalisierte Behandlungspläne entwickeln.
Therapieplanung: KI kann die Wirksamkeit von Medikamenten und Therapieansätzen analysieren und optimierte Behandlungsempfehlungen geben und damit den Arzt oder die Ärztin in der Entscheidungsfindung unterstützen.

Künstliche Intelligenz in der Telemedizin

Insbesondere die nachfolgenden Charakteristiken telemedizinischer Anwendungen und Versorgungsansätze lassen den KI-Einsatz besonders sinnvoll erscheinen:

👉Hohes Aufkommen von medizinischen Messdaten im Telemonitoring

👉Erzeugung und Nutzung digitaler Kommunikationsdaten von Telefon- und Web-Kontakten, über diagnostische Bild- und Videodaten bis hin zu Text- und Sprachinhalten

👉Telemedizinische Betreuungsprozesse und Geschäftsprozesse sind i.d.R. digital hinterlegt und in den eingesetzten IT-Systemen abgebildet

👉Erfassung von zusätzlichen Informationen z. B. auch nichtmedizinischer Sensordaten

👉Inhaltliche und zeitliche Datenkorrelationen

Ausblick am Beispiel Herzinsuffizienz

Ein Patient mit Herzinsuffizienz wird mittels Telemonitoring überwacht. Aktuell erfasst die Plattform dann seine eingehenden Daten. Ein Algorithmus prüft, ob die Daten definierte Grenzwerte über- oder unterschreiten und gibt ggf. eine entsprechende Meldung aus. Die Mitarbeitenden in Telemedizinischen Zentren (TMZ) überprüfen dann die Daten und bewerten das Risiko für den Patienten anhand einer Gesamtschau der vorliegenden Daten (Labor, Kommunikation mit dem Patienten, notierte Auffälligkeiten etc.) und legen dann die nächsten Schritte fest.

Mittels KI kann zukünftig

Patientenindividuell gezielter ein Gesundheitstrend vorhergesagt werden, da viele zusätzliche Informationen schneller berücksichtigt werden können (Begleiterkrankungen, Sensordaten, Kommunikationsdaten)
schneller geeignete Therapiemaßnahmen ausgewählt werden
Arbeitsabläufe vereinfacht werden, indem eine KI zum Beispiel das Annotieren von klinischen Notizen in elektronischen Systemen unterstützt

Fazit

Die Kombination von Telemedizin und Künstlicher Intelligenz bietet daher zahlreiche Vorteile und Potenziale. Sie ermöglicht eine bessere Patientenversorgung, eine effizientere Ressourcennutzung und unterstützt die Entwicklung innovativer Therapien und kann in der Lage sein, geeignete Maßnahmen zur Verhältnisprävention zu definieren.

Verbesserte Patientenversorgung Die Integration von KI in telemedizinische Plattformen kann dazu beitragen, eine genauere Diagnose und personalisierte Behandlungspläne und auch Präventionsangebote für Patient:innen zu erstellen.
Effiziente Nutzung von Ressourcen Die Arbeitsbelastung von Ärztinnen und Ärzten sowie medizinischem Personal wird reduziert, indem KI die Routineaufgaben automatisiert und effizienter gestaltet.
Forschung und Entwicklung Die generierten großen Mengen an Gesundheitsdaten können gesammelt und analysiert werden. Das kann zu neuen Erkenntnissen und langfristig zu besseren Therapieansätzen führen.

Mehr dazu lesen?

Klassifizierung von klinischen Notizen im Telemedizinprogramm. Wiesmüller F, Lauschenski A, Baumgartner M, Hayn D, Kreiner K, Fetz B, Brunelli L, Pölzl G, Pfeifer B, Neururer S, Schreier G. Classification of Clinical Notes from a Heart Failure Telehealth Network. Stud Health Technol Inform. 2023 May 18;302:803-807 doi: 10.3233/SHTI230270.

Künstliche Intelligenz im telemedizinisch gestützten Blutdruckmanagement. Tsoi K, Yiu K, Lee H, Cheng HM, Wang TD, Tay JC, Teo BW, Turana Y, Soenarta AA, Sogunuru GP, Siddique S, Chia YC, Shin J, Chen CH, Wang JG, Kario K; HOPE Asia Network. Applications of artificial intelligence for hypertension management. J Clin Hypertens (Greenwich). 2021 Mar;23(3):568-574. doi: 10.1111/jch.14180.

Künstliche Intelligenz in der telemedizinischen Tumorkonferenz. Mammas CS, Mamma AS, Papaxoinis G, Georgiou I. Remote AI Supported E-Multidisciplinary Oncology Conference in Breast Cancer as a Technology and Method to Optimize Outcomes in the Peripheries. Stud Health Technol Inform. 2022 Jan 14;289:309-312. doi: 10.3233/SHTI210921.

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