Technische Universität München (TUM)
Klinikum rechts der Isar
Konsortialführer im Konsortium DIFUTURE
© Michael Stobrawe / Klinikum rechts der Isar
Die Mitarbeitenden des Instituts für Künstliche Intelligenz und Informatik in der Medizin (AIIM) der Technischen Universität München erforschen, wie Daten verarbeitet und zusammengeführt werden können, um zu einer wertvollen Informationsquelle für Forschung und Versorgung zu werden. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler richten ihren Blick dabei auch auf die Datensicherheit und den Datenschutz. Eine wichtige Rolle spielt die enge Kooperation zwischen Expertinnen und Experten aus der Klinik und den Methodenwissenschaften sowie die Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses.
Zusammen mit weiteren Partnern der Medizininformatik-Initiative beteiligt sich das AIIM an vielfältigen Anwendungsfällen, die den Mehrwert von IT-Lösungen und Datenanalysen für eine bessere Versorgung aufzeigen:
- Krebsmedizin: Je mehr Ärztinnen und Ärzte über die spezielle Krebserkrankung jedes einzelnen Betroffenen wissen, desto besser und zielgerichteter können sie über die bestmögliche personalisierte Therapiemöglichkeit entscheiden. Um möglichst viele Informationen zu sammeln, sollen klinische und biomedizinische Daten – z.B. zu genetischen Veränderungen in Tumoren – an möglichst vielen Standorten übergreifend analysiert werden können.
- Kardiologie: Moderne IT-Verfahren vereinen komplexe Biosignale (z.B. EKG-Daten) mit vielfältigen klinischen Informationen (z.B. Blutdruckwerten, Medikationen) zu einem Datenschatz. Dessen Analyse soll Ärztinnen und Ärzten helfen, Risiken für Herzkreislauf-Erkrankungen präziser zu erkennen und die personalisierte Versorgung zu stärken.
- Infektionskontrolle: Patientinnen und Patienten sollen im Krankenhaus besser vor bakteriellen Infektionen des Blutes geschützt werden. Ein automatisiertes Datenanalysesystem soll dabei helfen, ihre persönlichen Risiken für eine Infektion einzuschätzen. Es entlastet das medizinische Personal und hilft ihm – falls nötig – Schutzmaßnahmen vorbeugend einzuleiten.
Folgende bereits abgeschlossene Projekte der Medizininformatik-Initiative haben die Technische Universität München und das AIIM unterstützt:
- Neurologie: Um Multiple Sklerose auch in sehr frühen Stadien erkennen und den Krankheitsverlauf besser vorhersagen zu können, wurden zahlreiche Patientendaten standardisiert und analysiert. Die Ergebnisse können dazu beitragen, maßgeschneiderte Therapien rechtzeitig einzuleiten und die Aussicht Betroffener auf einen milden Krankheitsverlauf zu verbessern. Der dazu parallel laufende Anwendungsfall Parkinson Disease hat dazu beigetragen, das Verständnis dieser komplexen Erkrankung zu verbessern, auch in Hinsicht auf eine optimierte und individualisierte Behandlung von Patientinnen und Patienten.
- Daten zu Bioproben: Die Vernetzung von Biobanken und Datenintegrationszentren vergrößert die Basis der datenbasierten Gesundheitsforschung. Das hilft Forschenden, Krankheiten und ihre Variationen präziser zu erkennen und Therapien zu optimieren.
Institut für KI und Informatik in der Medizin der Technischen Universität München
Onkologie
Die Behandlung von Krebserkrankungen erfordert eine individuelle Anpassung der Therapie an jede Patientin und jeden Patienten. Dafür kooperieren Ärztinnen und Ärzte aus verschiedenen Fachgebieten in den molekularen Tumorboards. Sie nutzen hierzu individualisierte Diagnostik mit verschiedenen Ursprungsdaten – von genetischen, molekularen und immunologischen Analysen, klinischen Verläufen und radiologischen Untersuchungen bis hin zur Stammbaumanalyse und „klassischen laborbiochemischen“ Blutwerten. Am Klinikum rechts der Isar der Technischen Universität München arbeiten Forschende gemeinsam mit Klinikerinnen und Klinikern an IT-Lösungen, die alle relevanten Daten von Krebspatientinnen und -patienten bündeln, zusammenfassen und veranschaulichen. Diese Aufarbeitung und Visualisierung unterstützt die ärztlichen und wissenschaftlichen Behandlungsteams, die großen Datenmengen quantitativ und qualitativ einzuordnen, wichtige Informationen individualisiert zu berücksichtigen und dadurch personalisierte Therapieoptionen für die einzelnen Patientinnen und Patienten zu ermitteln.
Die Vorarbeiten der Medizininformatik-Initiative sowie die Expertise der onkologischen Spitzenzentren in Deutschland werden im Rahmen der Nationalen Dekade gegen Krebs durch das aktuelle Projekt PM4Onco weiterentwickelt: An zahlreichen Standorten wird eine nationale Infrastruktur aufgebaut, die auch die standortübergreifende Nutzung von Daten aus der klinischen und biomedizinischen Forschung, aus der Befragung Betroffener und aus den Krebsregistern ermöglicht. Die Nutzung und Analyse dieser Daten soll künftig die Ärztinnen und Ärzte vor Ort noch besser dabei unterstützen, für ihre Patientinnen und Patienten die bestmögliche personalisierte Therapieentscheidung zu treffen.
Nationale Dekade gegen Krebs: Vernetzte Daten für bessere Therapieentscheidungen
Kardiologie
In der klinischen Routine fallen täglich automatisch große Mengen an Biosignaldaten an, darunter z.B. EKG-Daten. Die TU München bereichert diese Datensammlung über den Einsatz von Wearables (also tragbare Geräte, z.B. Smartwatches, die medizinische Daten auch außerhalb der Klinik sammeln) und seine telemedizinische Anbindung. Bei der Auswertung dieser Daten kann die TU München auf jahrzehntelange Erfahrungen in der Biosignal-Forschung zurückgreifen.
Am Münchener Datenintegrationszentrum wie auch in den klinischen Teams am Standort bestehen umfassende Expertisen in der Datenintegration sowie in der interoperablen Datenausleitung. Die Herausforderung dabei ist der ethisch korrekte Umgang mit den Patientinnen- und Patientendaten und eine Gewährleistung der Datensicherheit. Mit dem Ausbau einer kompetenten Infrastruktur kann eine standortübergreifende und sichere Datennutzung etabliert werden. Die dabei gemeinsam gewonnenen Erkenntnisse sollen zum Wohl der Patienten und ihrer bestmöglichen Versorgung genutzt werden.
Infektionskontrolle
Krankenhausinfektionen stellen für die betroffenen Patientinnen und Patienten und das Gesundheitswesen ein erhebliches medizinisches Problem dar. Insbesondere bakterielle Infektionen des Blutes (Blutstrominfektionen) sind von besonderer Relevanz.
Um Patientinnen und Patienten zukünftig besser davor zu schützen, entwickelt die Medizininformatik-Initiative im Projekt RISK PRINCIPE ein automatisiertes Datenanalysesystem. Dieses soll das medizinische Personal entlasten und ihm helfen, die Infektionsrisiken einzelner Patientinnen- und Patientengruppen besser einzuschätzen und – wenn nötig – frühzeitig vorbeugende Infektionspräventionsmaßnahmen einzuleiten.
Neurologie
Im Fokus der Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die an diesem Anwendungsfall mitgearbeitet haben, stand die Multiple Sklerose und Morbus Parkinson. Computergestützt haben Forschende und Behandelnde zahlreiche Krankheitsverläufe miteinander verglichen, um personalisierte Medikationsempfehlungen geben zu können. Das Ziel: Jede Patientin und jeder Patient sollen die für sie bestmögliche Therapie erhalten. Zusammen mit Expertinnen und Experten aus der Klinik haben Forschende des Instituts für Medizinische Informatik in München dafür verschiedenste Daten aus Krankenversorgung und Forschung zusammengeführt und mithilfe innovativer IT-Methoden analysiert.
Film: Multiple Sklerose - Patientendaten nutzen, Therapien optimieren
Medizininformatik-Initiative: Use Case Multiple Sklerose