Die Zukunft der medizinischen Information

Algorithmus bestimmt Restlebenszeit

Medizinischen Algorithmen begegnet man z.B. in der Diagnostik, in der Notfallmedizin etc.
Die junge Firma Aspire Health aus Nashville, Tennessee, USA, vermag mittels eines eigens entwickelten Algorithmus die Lebensdauer eines Patienten vorherzusagen. Vorhandene Befunde schwerkranker Patienten werden gesammelt, verglichen und ausgewertet. „Wir können sagen, welche Patienten in einer Woche, sechs Wochen oder einem Jahr sterben“, sagt die Firma – und sieht positive Aspekte für den Patienten: „zusätzliche Unterstützung Ihnen und Ihrer Familie zur Verfügung zu stellen…“.

Letztlich geht es – wie immer – um Kosten. Hoffnungslose Fälle werden palliativ daheim versorgt und verbrauchen nicht die wesentlich höheren Ressourcen in der Klinik.
Ein Programm wertet Gesundheitsdaten aus – das ist nicht neu. Aber hier kommt auch eine Entscheidungskomponente mit immenser Tragweite hinzu. Dazu die FAZ vom 08.01.2017: „Mit der Menschenwürde ist das nicht vereinbar.“

Dr. Google und die digitalen Hypochonder

Google dient als Informationsquelle für alles. Und da Gesundheit für viele Menschen das wichtigste Gut ist, informieren sich Patienten hier auch ausgiebig zu gesundheitlichen Themen. Während früher die Überlieferungen der Großeltern Informationsquelle Nummer eins waren („heiße Milch mit Honig löst den Schleim“) und danach die gedruckten Ratgeber (Kursbuch Gesundheit), ist es seit ein paar Jahren das Internet. Leider genießt Dr. Google unter Kollegen einen eher zweifelhaften Ruf, denn welche Treffer bei einer Suche präsentiert werden, ist immer ein bisschen Lotterie. Und gerade bei der Gesundheit können falsche Informationen schnell gefährlich werden.

Der Anteil stark gesundheitsängstlicher Personen (Hypochonder) scheint einer Studie zufolge, die im British Journal of Health Psychology veröffentlicht wurde, unter den Nutzern gesundheitsbezogener Online-Angebote höher zu liegen als in der Allgemeinbevölkerung. Symptome werden überbewertet (oder auch verharmlost) und das kann zu falschen Schlüssen führen. Mit schlimmen Folgen, wenn es dumm läuft.

Google ist sich offenbar bewusst, dass eine allgemeine Suchmaschine dem Anspruch der Nutzer nach verlässlichen Gesundheitsinformationen nicht gerecht wird. Mit dem Google Knowledge Graph für Healthcare-Themen versucht man jetzt in den USA, die Qualität von gesundheitsbezogenen Suchergebnissen zu optimieren. Der Knowledge Graph ist eine Art Infobox zur Suche, deren Inhalte angeblich von Experten der Mayo Clinic und der Harvard Medical School stammen. Ob es einen solchen Knowledge Graph für die Medizin zukünftig auch bei uns geben soll, ist offen. Und genauso offen, wer dann für die Qualität der Informationen sorgen soll. Noch bleibt also alles beim alten – für Informationssuchende genauso, wie für Hypochonder …

Wir wünschen allen Lesern ein gutes 2017!

Online-Sprechstunde gegen Hausärztemangel?

Die demografische Entwicklung und der bevorstehende Hausärztemangel im ländlichen Raum erzwingen eine umfassende Neuordnung der Grundversorgung – vor allem chronisch kranker und älterer Menschen. Durch diese Entwicklungen drohen infrastrukturelle Probleme und man muss kein Prophet sein um vorherzusagen, dass den ländlichen Regionen dadurch weitere Standortnachteile erwachsen werden.

Doch was tun? Jammern? Hilft nicht. In manchen Regionen greifen Kommunen und verbliebene Ärzte zur Selbsthilfe. So wurde in der Eifel jetzt ein MVZ gegründet, das von einer Ärztegenossenschaft getragen wird und das versucht, Ärzte auf angestellter Basis ins Boot zu holen – gerne auch aus dem Ausland. Doch auch das ist eher ein Tropfen auf den heißen Stein.

Kommt also doch die Online-Sprechstunde? Die Kassenärztliche Vereinigung Baden-Württemberg organisiert zumindest zwei Modellversuche – einen in der Stadt, einen im ländlichen Raum. Dabei können sich Patienten von Mitte kommenden Jahres an über das Telefon oder online behandeln lassen, ohne den Arzt jemals zuvor persönlich getroffen zu haben. „Die Nachfrage ist da“, zitiert die Ärzte Zeitung einen KV-Sprecher. Und wenn erst mal wie geplant die entsprechenden Abrechnungsziffern geschaffen sind, wird das vermutlich schnell Einzug in die Regelversorgung halten. Auch wenn manche darin den Untergang des Abendlandes sehen …

Mit diesem Blog verabschieden wir uns für 2016, sagen DANKE für Ihr Interesse und wünschen Ihnen ein gutes 2017. Ab dem 9. Januar sind wir dann wieder für Sie da.

Chatbots in der Medizin

Kennen Sie schon Chatbots? Das sind Programme mit denen man reden kann. Also: Spracherkennung meets künstliche Intelligenz. Und im Vergleich zu Apps sind sie nicht nur besser, schöner, schneller sondern auch plattformunabhängig und günstiger in der Erstellung. Microsofts CEO Nadella meinte bereits neulich „Bots sind die neuen Apps“.

Mithilfe eines „handelsüblichen“ Messenger-Dienstes, wie z. B. Facebook Messenger, lässt sich ein neuer Kommunikationskanal mit Kunden (Patienten?) erstellen. Erste Beispiele aus dem Gesundheitswesen gibt es bereits. YOODOC ist (nach eigenen Angaben) der erste Chatbot für Medizin in Deutschland. In der englischsprachigen Welt werden Babylon Health oder Your.MD bereits genutzt.

Möglicherweise stehen wir Ende 2016 am Beginn einer Revolution – auch wenn es zahlreiche Bedenken bzgl. komfortabler Handhabung und insbesondere in Daten-Sicherheitsfragen noch auszuräumen gilt.

Computerschach, GO und die Folgen für die Medizin

Die aktuelle Schach-Weltmeisterschaft zwischen Magnus Carlsen und Sergej Karjakin, die der Norweger letzten Donnerstag für sich entschied, brachte auch das Thema der künstlichen Intelligenz mal wieder in die Schlagzeilen. Aber eher am Rande, weil beim Schach schon lange kein Mensch mehr eine Chance gegen einen potenten Computer hat. Die Computer müssen dabei nicht einmal besonders schlau sein, denn die passenden Züge werden einfach durch brachiale Rechengewalt ermittelt.

Etwas anders ist das beim asiatischen Brettspiel GO. Denn hier gibt es mehr Möglichkeiten Steine zu platzieren, als Atome im Universum – sagen die Mathematiker. Einen Computersieg hatte man deshalb eher in den Jahren ab 2020 erwartet, mit der überübernächsten Generation von Superrechnern. Bis im Frühjahr 2016 ein Computer namens Alpha GO den amtierenden Weltmeister Lee Sedol kurzerhand vom Brett fegte.

Was macht Alpha GO anders? Die Software entwickelt selbst Algorithmen und Strategien, indem sie durch Übung lernt. Alpha Go arbeitet also in gewisser Weise wie das menschliche Gehirn und diese Art von lernen ist auch in der Medizin auf dem Vormarsch. Vor allem beim Auswerten von Daten aus Röntgen, CT oder MR sind Computer der Beurteilung durch Menschen prinzipiell überlegen. Die Ärzte Zeitung überlegt gar schon augenzwinkernd, ob die Radiologen eine aussterbende Spezies sind …

An der LMU München wird aktuell ein System zur Abschätzung der Prognose bei Patienten mit hohem Psychoserisiko vor. Das System nutzt MRT-Daten und kann anhand von Voluminaänderungen im Kortex relativ gut abschätzen, welche Patienten mit hohem Risiko tatsächlich in eine Psychose abgleiten. Nachdem das Programm von den Spezialisten trainiert worden war, lag es in 8 von 10 Fällen bei der Prognose richtig. Ziel ist es jetzt, diese Daten in die therapeutische Entscheidung einfließen zu lassen – etwa für ein Stufenkonzept. Das heißt eine medikamentöse Prophylaxe bei Patienten mit ultrahohem Risiko, psychosoziale Interventionen bei mittlerer und engmaschige Kontrollen bei niedriger Konversionsgefahr.

Beitrag in der Ärzte Zeitung