IoT und Healthcare

Deep Learning, Robotik und AR: Die Medizin der Zukunft

| Autor: Lisa Marie Waschbusch

Neue Technologien sind im OP schon längst ein Thema.
Neue Technologien sind im OP schon längst ein Thema. (Bild: Pixabay / CC0)

Dass uns Dr. Algorithmus sagt, welche Krankheit wir haben, ist bislang noch Zukunftsmusik. Doch die Medizinforschung hat in den vergangenen Jahren gewaltig zugelegt – nicht zuletzt mithilfe neuer Technologien. Dabei geht die Medizin mittlerweile weit über vernetzte Geräte hinaus.

Das Internet der Dinge bietet viele Möglichkeiten, die auch für das medizinische Umfeld interessant sind – von der Pflege bis in den OP. Im vergangenen Jahr prognostizierte das Marktforschungsunternehmen Gartner, die Anzahl vernetzter Geräte werde bis 2020 auf 20 Milliarden weltweit wachsen. Diese sind auch in Krankenhäusern mittlerweile längst keine Seltenheit mehr.

Smarte Medizingeräte zeichnen sich durch ihre Fähigkeit zur Vernetzung und Kommunikation aus. Dabei spielen Sensoren eine wichtige Rolle: Sei es bei der Versorgung von Patienten im Krankenhaus, indem sie Informationen über deren Zustand bereitstellen, zur Identifikation von Patienten, Medikamenten und medizinischen Geräten, um die Gefahr von Verwechslungen zu minimieren, oder aber auch zur Wartung. Dadurch verspricht man sich eine frühzeitige Alarmierung bei Problemen mit Medizingeräten, um Maßnahmen einleiten zu können, bevor es zum Ausfall kommt.

Doch mittlerweile kommunizieren nicht nur Maschinen, Geräte und Menschen miteinander, auch Trendtechnologien wie Machine Learning oder Augmented Reality (AR) halten Einzug in modernen Krankenhäusern und OPs. Insbesonere Letztere schafft es auch in der Medizin die reale Welt einfach mit der digitalen zu verbinden. Durch diese Form der Mensch-Computer-Interaktion ergeben sich neue Möglichkeiten, in denen medizinische Geräte assistieren können: AR-Anwendungen können Chirurgen im OP helfen, indem Informationen auf die Datenbrille projiziert werden. Der Arzt muss seinen Blick nicht mehr dem Monitor zuwenden, sondern kann seine Aufmerksamkeit voll und ganz dem Patienten widmen.

Roboter als OP-Assistent

Auch Robotersysteme agieren schon seit geraumer Zeit als der sprichwörtlich verlängerte Arm von Ärzten und Pflegepersonal in Krankenhäusern. Doch schon bald könnte der Roboter weit mehr als nur ein digitaler Assistent sein: So rechnen, einer Studie von Rochus Mummert Healthcare Consulting zufolge, zwei von drei Klinik-Managern damit, dass Roboter künftig dem Menschen im OP sogar überlegen sein könnten. 36 Prozent der Krankenhaus-Führungskräfte können sich dies bereits in den nächsten zehn Jahren vorstellen.

Eines der weltweit bekanntesten robotergesteuerten Systeme ist der DaVinci-Operationsroboter. Das in den USA entwickelte Operationssystem wird seit 2000 eingesetzt und hat in den USA die konventionelle Laparoskopie in vielen Bereichen fast abgelöst. Der DaVinci wird gerne zur Unterstützung minimal-invasiver Verfahren eingesetzt.

Auch in vielen deutschen Krankenhäusern ist der Roboter im Einsatz: Die Chirurgische Universitätsklinik Heidelberg verfügt seit April 2018 bereits über das zweite DaVinci-System im OP. Die Klinik wolle den Roboter als Unterstützung bei Operationen am Dick- und Enddarm sowie der Bauchspeicheldrüse einsetzen, so Professor Thilo Hackert, Geschäftsführender Oberarzt und Leiter der Sektion Pankreaschirurgie der Klinik. „Mit dem neuen System wird die Zahl der roboterassistierten Eingriffe im bauchchirurgischen Bereich von rund 20 auf geplante 200 Operationen im Jahr ansteigen“, so Hackert weiter.

Dr. Algorithmus, was habe ich?

Einen Schritt weiter geht man mit dem Einsatz von Deep Learning-Algorithmen. Seit mehreren Jahren stellen künstliche neuronale Netzwerke ein Forschungsthema der Medizin dar. Dabei bietet Deep Learning enormes Potenzial im Bereich Bilderkennung oder bei der Früherkennung von Krebs und Alzheimer.

Erst vor wenigen Tagen berichteten Medien über eine künstliche Intelligenz von Googles Schwester Deepmind, die mehr als 50 Augenkrankheiten auf 3-D-Scans genauso gut wie ein Arzt erkennen soll. Die Erkennungsquote liege bei über 94 Prozent und damit im selben Bereich wie eine Auswertung eines Arztes, so die Wissenschaftler.

Bereits Anfang des Jahres hatte die Alphabet-Tochter Verily Life Sciences die Entwicklung eines auf künstlicher Intelligenz basierenden Algorithmus bekanntgegeben, der Herzerkrankungen bei einem Menschen vorhersagen soll, noch bevor Krankheitssymptome aufgetreten sind. Die Grundlage dafür sollen Scans des Augenhintergrundes sein, der mit seinen Blutgefäßen auf den körperlichen Gesamtzustand eines Menschen schließen lässt. Auf Basis der Scans analysiert der Algorithmus das Risiko einer möglichen Herzerkrankung – mit ähnlich hoher, aber wesentlich schnellerer Genauigkeit als Bluttests.

Vernetzung bietet Angriffspotenzial

Doch wo Geräte über das Internet miteinander vernetzt sind oder Technologien wie künstliche Intelligenz eingesetzt werden, bietet sich auch immer eine Angriffsfläche für Cyberattacken. Daher unterliegen die Systeme vernetzter Medizingeräte dem Medizinproduktegesetz und müssen bestimmte Sicherheits- und Qualitätsauflagen erfüllen, um überhaupt zugelassen zu werden. Schwachstellen wie eine mangelhafte oder fehlerhafte Soft- bzw. Firmware oder falsch konfigurierte Netzwerkdienste mit unverschlüsselter Übertragung von Patientendaten sind dabei keine Seltenheit. Sensible Daten – wie die von Patienten – im medizinischen Umfeld bedürfen daher verstärkter Sicherheitsmaßnahmen.

Ein bekannter Fall, bei dem sich Hacker leicht Zugriff auf medizinische Utensilien hätten verschaffen können, betraf Infusionspumpen des Herstellers Hospira. Hier stellte man 2015 gravierende Sicherheitslücken fest, sodass ein Hacker die verabreichte Dosis der Pumpe hätte ändern können – mit möglicherweise tödlichen Folgen.

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