Da Irren menschlich ist: Wir brauchen Werkzeuge, um die richtigen Erkenntnisse aus der Informationsflut zu ziehen

Ein Mehr an klinischen Daten verheißt nicht zwangsläufig eine bessere Diagnose. Die Informationsflut kann zu einer kognitiven Überforderung bei der klinischen Entscheidungsfindung und damit zu ärztlichen Fehldiagnosen führen. Dass diese auch in Deutschland steigen, belegen jüngere Zahlen der Techniker Krankenkasse. Um dieses Risiko zu minimieren, bedarf es der Unterstützung durch biomedizinische Informatik und Informationstechnologie (IT).

Mein Mann ist ein unverbesserlicher Fernsehsurfer. Sobald ein Werbespot aufflimmert, beginnt er, sich durch diverse Kanäle zu zappen. Dabei fallen mir dann die enormen Unterschiede in der Bildqualität der Sendungen auf. Der Kontrast zwischen den alten, wiederaufgeführten Spielshows aus den 1960er-Jahren und deren aktuellen Neuauflagen ist verblüffend. Ganz zu schweigen von den gestochen scharfen Bildern der Sportsendungen, die mich fast blenden und die meistens das Ende des Herumzappens meiner besseren Hälfte markieren.

Anfang Oktober hat InterSystems die Datenplattform InterSystems IRIS for HealthTM auf den Markt gebracht. Sie wurde speziell dafür konzipiert, dass Anwendungsentwickler hoch aufgelöste Informationen aus Gesundheitsdaten extrahieren können. Dies ist weltweit bisher einmalig. Ihr Potenzial, die Versprechungen der Präzisionsmedizin einlösen zu helfen, inspirierte mich, noch einmal zurückzuschauen: Genauso, wie mein Mann durch die Sender surft, „klickte“ ich mich durch meine Erinnerungen.

In den Anfängen der computergestützten Analytik des Gesundheitswesens waren wir begeistert von den zusammengefassten Abrechnungsdaten und der tabellarischen Berichterstattung, die uns erstmals Einblicke in Pflege- und Behandlungsprozesse, Ausgaben und Verbesserungsmöglichkeiten gestatteten – auch wenn diese noch recht unpräzise waren. Aber selbst diese „grobkörnigen Bilder“ strapazierten damals die Rechenleistung und zwangen uns, das Datenmanagement zu überdenken. In der Zwischenzeit sind die Informationssysteme im Gesundheitswesen immer ausgefeilter geworden und gleichzeitig hat die Verfügbarkeit von Speicher- und Rechenleistung zugenommen. Mithilfe hoch aufgelöster klinischer Daten und besserer Visualisierungen sind wir heute in der Lage, Gesundheitsleistungen übersichtlicher zu erfassen und zu monitoren.

Fehldiagnosen vermeiden

Allerdings muss man sich vor dem Trugschluss hüten, dass die Tatsache, über mehr Daten zu verfügen, zwangsläufig zu besseren klinischen Entscheidungen führt. Auf dieses Problem haben bereits Dr. William Stead et al. von der Vanderbilt-Universitätsklinik in Tennessee, USA, in ihrem 2011 veröffentlichten Artikel hingewiesen. Sie fanden heraus, dass die medizinische Entscheidungsfindung angesichts der rasanten Zunahme der Komplexität nicht länger von einem Einzelnen gestemmt werden kann, sondern der Unterstützung durch biomedizinische Informatik und Informationstechnologie bedarf. Denn bereits jetzt sind mehr Datenpunkte für eine klinische Entscheidung vorhanden, als der menschliche Verstand für eine einzige Entscheidung verarbeiten kann. Laura Adams, Präsidentin und CEO des Rhode Island Quality Institute in den USA, einer Organisation, die es sich zum Ziel gesetzt hat, die Gesundheitsversorgung in dem namensgebenden Bundesstaat zu verbessern, beschreibt diesen Sachverhalt mit einer anschaulichen Metapher: Sie vergleicht die Entscheidungsfindung eines Arztes mit einem nach einer Nadel im Heuhaufen suchenden Mediziner, dessen Suche zusätzlich noch dadurch erschwert wird, dass beständig mehr Heu aufgetürmt wird.

Leittragender ist der Patient! Für ihn besteht das Risiko, einer Fehldiagnose zum Opfer zu fallen. Dass es sich dabei nicht nur um eine hypothetische Gefahr handelt, sondern diese reell besteht und sogar vermehrt auftritt, belegen beispielsweise Zahlen der Techniker Krankenkasse (TK). Dort wurden 2016 26 Prozent mehr Verdachtsfälle von Fehlbehandlungen als im Vorjahr von Patienten gemeldet, das entspricht 4400 Meldungen[1]. Um solchen Falschdiagnosen zuvorzukommen, hat sich unter anderem der private Krankenhausbetreiber Rhön-Klinikum AG entschlossen, künstliche Intelligenz zur Diagnoseerstellung heranzuziehen[2].

Werkzeuge zum Erschließen von Gesundheitsdaten

Damit die IT der bahnbrechenden Transformation des Gesundheitswesens den Weg ebnen kann, müssen die Anwendungen intuitiver als die der Unterhaltungselektronik werden. Dazu aber müssen Innovatoren die unglaubliche Menge an Gesundheitsdaten, die jetzt verfügbar sind, erschließen. Wenn es ihnen gelingt, mittels künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens Lösungen zu entwickeln, die diese Erkenntnisse in Echtzeit in Form von intelligenten klinischen Arbeitsabläufen, smarten Geräten oder neuen Therapien bereitstellen, wird das die Innovationen in der Gesundheitsversorgung im Sinne aller Beteiligten (Leistungserbringer, Apotheke, Pflege, Kostenträger und Patient) voranbringen. Und damit ihnen das gelingt, haben wir InterSystems IRIS for HealthTM geschaffen. Mit einer Auflösung, die so hoch ist, dass sogar mein Mann nicht mehr wegschauen will!

Möchten Sie mehr über InterSystems IRIS for HealthTM erfahren? Klicken Sie hier!

[1] Siehe http://www.aerztezeitung.de/politik_gesellschaft/krankenkassen/article/928991/tk-bericht-immer-patienten-beklagen-aerztefehler.html?cm_mmc=Newsletter-_-Newsletter-C-_-20170206-_-Krankenkassen

[2] Siehe https://www.aerztezeitung.de/praxis_wirtschaft/klinikmanagement/article/940943/rhoen-klinikum-kuenstliche-intelligenz-medizin.html?cm_mmc=Newsletter-_-Newsletter-C-_-20170815-_-Klinik-Management

Kathleen Aller

Kathleen Aller leitet die Geschäftsentwicklung von InterSystems HealthShare. Sie verfügt über mehr als 30 Jahre Erfahrung im Gesundheitswesen und in der Gesundheits-IT und über langjährige Expertise in den Bereichen Patientenbindung, Enterprise Intelligence, elektronische Gesundheitsakten, Informationsaustausch im Gesundheitswesen sowie Qualitäts- und Erfolgskontrolle.