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KI und maschinelles Lernen machen diagnostische Anwendungen genauer

Wie digitale Akten den Behandlungspfad als Prozesskette ermöglichen

Dr. Guido Schütte, Siemens Healthineers. Leiter Labordiagnostik Deutschland und Niederlande Quelle: Siemens Healthineers AG Dr. Guido Schütte Leiter Labordiagnostik Deutschland und Niederlande Siemens Healthineers 08.03.2024
INITIATOR DIESER FACHDEBATTE
Uwe Rempe
Freier Journalist
Meinungsbarometer.info
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"In den vergangenen Jahren hat sich die Diagnostik im medizinischen Bereich deutlich fortentwickelt", sagt Dr. Guido Schütte von Siemens Healthineers. Der Leiter Labordiagnostik in Deutschland und den Niederlanden kennt aber auch die Herausforderungen des Themas.







Wie bewerten Sie die Fortschritte der diagnostischen Anwendungen in den letzten Jahren und welche Ursachen gibt es dafür?
In den vergangenen Jahren hat sich die Diagnostik im medizinischen Bereich deutlich fortentwickelt. Dabei verfügt die In-vitro-Diagnostik in Deutschland über die effizientesten Strukturen weltweit. Über 60 Prozent der Therapieentscheidungen beruhen auf Laborergebnissen, obwohl diese weniger als 3 Prozent der Gesundheitskosten ausmachen. Man hat also erkannt, welches Potenzial durch Automationslösungen und Automatisierung erschlossen werden kann. Und das ist auch notwendig: der demografische Wandel fordert nicht nur uns als Hersteller, weiterhin Lösungen zu entwickeln, um dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken.

Inwiefern hat die Corona-Pandemie dieses Tempo als zusätzlichen Booster erhöht?
Die Pandemie hat verdeutlicht, welche Veränderungen im Gesundheitswesen und in der Labordiagnostik möglich sind. Innerhalb kurzer Zeit wurden Strukturen geschaffen, die es den Laboren ermöglichten, das Robert Koch-Institut bei der Überwachung des Pandemiegeschehens zu unterstützen. Während der Pandemie spielte die In-vitro-Diagnostik eine entscheidende Rolle dabei, das Geschehen einzuschätzen und die empfohlenen Maßnahmen zu überwachen bzw. zu validieren. Plötzlich war der PCR-Test fast allen Bevölkerungsgruppen bekannt. Die Selbsttestung trug dazu bei, die Bekanntheit und das Ansehen der In-vitro-Diagnostik weiter zu steigern. Während und nach der Pandemie wurde deutlich, dass der Fachkräftemangel ein drängendes Problem bleibt, das sich eher weiter verschärft. Als Anbieter suchen wir ständig nach Lösungen, um unseren Kunden dabei zu helfen, den wachsenden Anforderungen im Labor und der Lücke im Bereich der Fachkräfte gerecht zu werden. Unsere Robotik-Lösung beispielsweise unterstützt Krankenhauslabore dabei, rund um die Uhr Ergebnisse zu liefern. Insbesondere während der Nacht und am Wochenende stellt die Robotik eine wertvolle Ergänzung zur routinemäßigen Diagnostik dar.

Welche Rolle spielen bei der Entwicklungsbeschleunigung die Digitalisierung bzw. der Einsatz von Künstlicher Intelligenz?
Durch die Implementierung elektronischer Patientenakten hat das medizinische Personal jetzt oftmals rund um die Uhr Zugriff auf Bild- und Laborbefunde. Dadurch können sich Personen, die an der Behandlung beteiligt sind, jederzeit ein umfassendes und aktuelles Bild über den Gesundheitszustand ihrer Patient*innen verschaffen. Durch die Einführung digitaler Akten besteht inzwischen die Möglichkeit, den Behandlungspfad als Prozesskette abzubilden. Bereits jetzt hat die Integration von KI und maschinellem Lernen in diagnostische Anwendungen zu einer erhöhten Genauigkeit und Effizienz bei der Auswertung von Labordaten und der Diagnoseerstellung geführt. Basierend auf vorhandenen Befunden in der elektronischen Patientenakte und dem Vergleich mit anonymisierten, ähnlichen Fällen kann die KI dem behandelnden Personal mögliche Behandlungsoptionen vorschlagen. Die letztliche Entscheidung liegt dabei stets beim medizinischen Personal. Patient*innen können allerdings von diesen Fortschritten profitieren.

Welche medizinischen Fortschritte erwarten Sie im Ergebnis dieser Prozesse in der Diagnostik?
Wenn Behandlungsoptionen auf Basis von validierten Daten vorliegen, kann das medizinische Personal schneller zu einer präzisen Diagnose gelangen, eine geeignete Therapie empfehlen und diese rascher umsetzen. Der Einsatz digitaler Lösungen und künstlicher Intelligenz ermöglicht dem medizinischen Personal und den informierten Patient*innen also eine genauere Diagnostik. Insgesamt tragen technische Lösungen zu einer effizienteren und wirksameren Gesundheitsversorgung bei, was zu einem verbesserten Gesundheitsmanagement der Bevölkerung führt. Dennoch bleiben Herausforderungen wie die Validierung neuer Technologien, die Sicherheit der Daten und die Integration dieser Technologien in das Gesundheitssystem bestehen.

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