Acht Minuten – so viel (vergütete) Zeit haben Ärztinnen und Ärzte, ein Langzeit-EKG auszuwerten. Das beinhaltet die Sichtung von rund 100.000 Herzschlägen, die auf Rhythmus, Takt, Stolper und Aussetzer analysiert werden müssen. Und die Fehlerquote ist höher, als es sowohl Ärztinnen und Ärzten als auch Patientinnen und Patienten ahnen: 25 Prozent. Hier setzt ein Projekt der Universität Siegen an, in dem KI-Systeme getestet werden, um Ärztinnen und Ärzte zu unterstützten und diese Daten sicher und zuverlässig zu analysieren.
Datenschutzfreundliche KI
Die Forschungsgruppe „Medizinische Informatik und graphbasierte Systeme“ bezieht hierfür kostenfreie EKG-Trainingsdaten, die bereits fachkundig ausgewertet wurden, um damit unterschiedliche KI-Systeme anzutrainieren. Damit vergleichen die Forschenden die Leistungsfähigkeit der Systeme: wie zuverlässig die Ergebnisse sind oder auch wie schnell Ergebnisse vorliegen. Anschließend entwickelt das Team die erfolgreichsten KI-Systeme Projekt-intern weiter, um Störgeräusche und Rauschen anzulernen sowie Herzrhythmusstörungen, Vorhofflattern oder den normalen Sinusrhythmus zu erkennen.
Voraussetzung ist jedoch, dass es ein datenschutzfreundliches System ist, eine sogenannte Edge-Lösung. Die Daten der Patientinnen und Patienten müssen zu jeder Zeit sicher sein. Daher analysiert die KI die Daten „vor Ort“, die Daten verlassen die Klinik/Praxis nicht, werden nicht an Drittanbieter weitergeleitet und ist damit unabhängig vom Netzzugang. Notwendig sind hierfür Laptops, auf denen die KI die Daten auswerten kann. Ein wichtiges Kriterium, das sich aus dem Feedback mit Praxispartnern ergab: Die Laptops müssen aufgrund des täglichen Einsatzes bezahlbar sein. Die KI darf daher nur so viel Rechenleistung benötigen, wie ein handelsüblicher Laptop liefern kann.
Verschiedene Lösungen möglich
Kooperiert wird mit fünf Partnern, darunter Hersteller von EKG-Geräten und Herzschrittmachern, und Praxispartner sollen später eine Machbarkeitsstudie ermöglichen, um Vorkenntnisse zu testen und wie sich das medizinische Personal die Zusammenarbeit mit der KI vorstellt. Denn schließlich wird die Analyse der KI, so zuverlässig sie auch ist, zum Schluss immer noch von einem Menschen kontrolliert.
Am Ende sollen zwei unterschiedliche Lösungen entwickelt werden: Edge- und Cloud-Lösungen, um die Vorteile beider Bereiche nutzen zu können. Bei dem Projekt handelt es sich um eine vorwettbewerbliche Forschung – es darf am Ende kein marktfähiges Produkt entwickelt werden. Doch die Kooperationspartner können die gewonnenen Erkenntnisse in die Weiterentwicklung ihrer Geräte fließen lassen, was ein EKG-Gerät mit integrierter KI-Analyse ermöglichen würde, das ohne einen zusätzlichen Laptop auskommt.
Quelle: idw
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