„Intelligente Bildanalyse wird ein weiterer Meilenstein auf dem Weg zur personalisierten Medizin“

EMC Corporate | IT-Systeme | 07.12.2015

(HealthTech Wire / Interview) - Laut Expertenmeinung sehen viele Krankenhäuser inzwischen die Vorteile der zentralen Speicherung aller Arten von Patientendaten. Aber könnte man diese Herangehensweise, indem man die zentral abgelegten Bilder analysiert und die Ergebnisse mit Big-Data-Mitteln auswertet, universaler gestalten? Nach Ansicht von Michael Graetz, Vizepräsident EMEA Healthcare Sales, Enterprise Content Division bei EMC, könnte dies der nächste Schritt in der Gesundheitsinformatik sein.

Wo in die Krankenhausplanung passt Ihrer Ansicht nach heutzutage die Speicherung von klinischen Daten?

Beobachter würden mir zustimmen, dass mehr und mehr Gesundheitsorganisationen dazu tendieren, ihre Radiologieaufnahmen mithilfe eines herstellerunabhängigen Archivs (VNA) in einer integrierten Patientenakten-Plattform zu bündeln, die eine Vielzahl von Informationsdateien, Medien und Formaten speichert und verwaltet. Hier entwickelt sich ein eigenes Ökosystem, in dem Daten auf sinnvolle Art archiviert werden. Die Herausforderung – gleichzeitig auch der dringende Bedarf – besteht nun darin, einen Schritt weiter zu gehen und die gesamte Bevölkerung von der personalisierten medizinischen Versorgung, die wir anstreben, profitieren zu lassen.

Wie können wir dieses Ziel erreichen? Spielt die Genomik hier eine Rolle?

Genomik ist dabei sicherlich wichtig. Aber ich sehe etwas anderes sehr viel näher am Horizont, das eine große Nachfrage nach der Nutzung der kombiniert gespeicherten und verwalteten Bilder und der klinischen Inhalte im Sinne von Big Data schaffen wird – intelligente Bildanalyse.

Können Sie die Bildanalyse etwas näher erläutern?

Es gibt eine steigende Nachfrage nach medizinischer Bildverarbeitung: während der Patientenbehandlung sammeln wir immer mehr Röntgen-, Kardiographie-, Ultraschall-Bilder etc. Gleichzeitig gibt es aber immer weniger qualifiziertes Personal, das die entstehende Arbeit erledigen kann: Zahlen aus den Vereinigten Staaten* deuten darauf hin, dass heute wesentlich weniger Radiologen beschäftigt sind als noch vor zehn Jahren. Dies kann zu der beunruhigenden Situation führen, dass überlastete Klinikangestellte aufgrund einer immer höheren Arbeitslast Fehler machen. Aus unserer Sicht ist es unerlässlich, diesen lebenswichtigen Prozess weitestmöglich zu automatisieren und die Technik so weit zu entwickeln, dass sie viele dieser Dateien unterstützt, um die Diagnostik noch genauer zu machen.

Gleichzeitig sehen politische Entscheidungsträger in derartiger Bildanalyse einen gigantischen potentiellen Nebeneffekt: die Systeme können zukünftig nicht mehr nur nach dem suchen, von dem wir vermuten, dass es da ist, sondern können auch das finden, was für das menschliche Auge mitunter unsichtbar ist. Aktuell wird an sehr anspruchsvollen Algorithmen gearbeitet, die in der Lage sind, eine große Menge an Dateien durchzuarbeiten und auf der Suche nach Mustern Daten zu gewinnen, aus denen umfangreiche  Patienteninformationen abgeleitet werden können; das hilft dabei, den Kurs auf regionaler und nationaler Ebene im Sinne besserer Behandlungsergebnisse festzulegen.

Ein ganz wichtiges Beispiel ist die Osteoporose. Weltweit werden immense Ausgaben getätigt, um älteren Menschen nach Unfällen und Frakturen aufgrund altersbedingt brüchiger Knochen zu helfen. Ein nationales System, das früh genug die Knochendichte in bestimmten demographischen Gruppen analysiert, könnte zum Beispiel auf große Probleme vorab aufmerksam machen, bevor diese für das Individuum zu Unannehmlichkeiten führen. Es gibt Millionen Menschen, die mit einem solchen Risiko leben. Es ist also äußerst sinnvoll, die langfristigen sozialen Auswirkungen zu verhindern, indem man auf eine intelligente, vorbeugende medizinische Strategie setzt, die auf einer entsprechenden Analyse der Bevölkerungsdaten basiert. Der Einsatz einer solchen Technologie ist der beste Weg, um die Grundlage für derart große Programme zu schaffen.

Die Idee ist also, dass Forschung an Bildern standardmäßig im Sinne von Big Data  durchgeführt werden sollte?

Wir sprechen hier nicht von der Zukunft: das geschieht bereits. Schon heute bringen Entwickler derartige Anwendungen auf den Markt – wir arbeiten mit einigen von ihnen, zum Beispiel Zebra Medical Imaging.

Aber welche Rolle spielt hierbei ein herstellerunabhängiges Archiv?

Es gibt viele sinnvolle Gründe, sich für ein VNA zu entscheiden; es handelt sich hier um  eine standardisierte Art, unterschiedlichste Daten an einem Ort sicher zu sammeln. Aber wir benötigen auch die richtige Plattform, um Ad-hoc-Datenverbindungen für die Bildanalyse-Suche aufzubauen, die nicht nur die Daten eines einzelnen Krankenhauses enthält, sondern alle Daten einer Region oder sogar eines Landes. Einerseits ist eine integrierte Patientenakte der beste Ort für die Datenverknüpfung, andererseits ist sie aber auch eine Unterstützung für verschiedene Anwendungen und zugleich die Plattform, mithilfe derer man einen immensen Nutzen für die Diagnostik als Grundlage für Gesundheitsvorsorge schaffen kann. Es wäre schlichtweg unmöglich, dieses Maß an analytischen Funktionen standardmäßig in irgendeinem isolierten System mit Daten, die in proprietären Formaten organisiert werden, zu erhalten. Daher ist die VNA-Funktionalität, die in eine zentrale Patientenakten-Plattform integriert ist, der beste Weg, um mit Daten nicht nur aus Abteilungen und Krankenhäusern zu arbeiten, sondern auch auf Ebene eines gesamten nationalen Gesundheits-Ökosystems.

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"Die Herausforderung ist, die gesamte Bevölkerung von der personalisierten medizinischen Versorgung, die wir anstreben, profitieren zu lassen."
"Die Herausforderung ist, die gesamte Bevölkerung von der personalisierten medizinischen Versorgung, die wir anstreben, profitieren zu lassen."
Michael Graetz ist Vizepräsident EMEA Healthcare Sales, Enterprise Content Division bei EMC
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