KI-SIGS - Künstliche Intelligenz-Space für intelligente Gesundheitssysteme

KI in der Medizin gemeinsam voranbringen

KI-SIGS-Logo
© Projekt KI-SIGS
KI-SIGS-Logo

Ziel von KI-SIGS ist es, für die Modellregion Norddeutschland einen gemeinsamen institutionellen Rahmen, den „KI-Space“, zu schaffen. Er dient dazu, medizinische KI-Technologien besser und schneller zu entwickeln und zur Anwendung zu bringen. Das zentrale Instrument dafür ist eine Plattform, über die der Wissenstransfer organisiert und geplante Entwicklungen aufeinander abgestimmt werden. Außerdem werden regulatorische und ethische Vorgaben gemeinsam erarbeitet sowie der Anschluss an andere Netzwerke mit KI- und Medizinbezug ermöglicht.

Marktperspektive und Produktversprechen

Mit KI-SIGS entsteht eine Plattform, auf der Daten und Dienste rund um die medizinische Versorgung eingestellt und bezogen werden können. Es entsteht erstmals eine Art regionaler Exzellenz-Cluster als Gemeinschaft aus Wissenschaft, Wirtschaft und medizinischen Einrichtungen rund um KI in der Medizin. Die Entwicklung neuer KI-Technologien wird eng verzahnt mit gemeinsamen Geschäftsmodellen dieser Akteure. Beiträge der beteiligten Firmen und wissenschaftlichen Einrichtungen, Entgelte für Serviceleistungen sowie langfristig auch Lizenzerträge erfolgreicher Produktentwicklungen finanzieren den KI-Space.

Konsortium

Advances Bionics GmbH, apoQlar GmbH, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH, Drägerwerk AG & Co. KGaA, Fraunhofer Gesellschaft, Gesundheit Nord gGmbH Klinikverbund Bremen, IMAGE Information Systems Europe GmbH, mbits imaging GmbH, Pattern Regcognition Company GmbH, Phillips GmbH, Söring GmbH, Stryker Trauma GmbH, szenaris GmbH, UniTransferKlinik GmbH, Universität Bremen, Universität Hamburg, Universität zu Lübeck, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE), Universitätklinikum Schleswig-Holstein – Campus Kiel

Herausforderung und Innovation

Die Gesundheitswirtschaft hat große ökonomische Bedeutung für Deutschland. KI birgt hier nicht nur unmittelbare Chancen bei der Behandlung von Krankheiten, sondern auch für die Entwicklung neuer Geschäftsfelder. Das Potenzial kann jedoch nicht durch Aktivitäten einzelner Forschungseinrichtungen oder Unternehmen in spezifischen medizinischen Anwendungsfeldern gehoben werden. KI-SIGS bringt deshalb Forschung und Praxis im norddeutschen Gesundheitswesen gezielt zusammen. Anforderungen aus der Praxis werden damit schneller von der Forschung berücksichtigt, Kliniken, Haus- und Facharztpraxen bis hin zu Pflegediensten profitieren von neuesten Ergebnissen der Forschung. Unternehmen und Forschungseinrichtungen haben gleichzeitig die Chance, ihre Stellung auch international ausbauen.

Lösungsansatz

Der Aufbau des KI-Space erfolgt auf der Basis von drei Komponenten und drei wesentlichen Maßnahmen:

Erstens wird eine KI-Plattform entwickelt. Sie adressiert verschiedene Herausforderungen: die KI-SIGS Partner untereinander vernetzen sowie mit anderen relevanten Netzwerken verbinden, KI-Entwicklungsbausteine wie etwa Quellcode und Dokumente austauschen und klinische Daten in einem geschützten Raum teilen. Außerdem werden regulatorische Anforderungen und ethische Vorgaben für die Anwendung von medizinischen KI-Technologien entwickelt.

Zweitens wird eine gemeinsame Forschungs- und Entwicklungs-Roadmap definiert. Als vorrangige Zukunftsfelder für medizinische KI-Technologien wurden dabei drei Bereiche identifiziert: Prävention und Prognose, Diagnostik sowie medizinische Assistenzsysteme. Die Konzentration auf diese drei Bereiche vermeidet Parallelentwicklungen und erleichtert durch den Fokus auf die gemeinsame Themenwelt den Wissenstransfer zwischen den KI-SIGS-Partnern und damit auch den rückkoppelnden Prozess zwischen den Projekten und der Plattform. Im Ergebnis wird die Plattform so kontinuierlich optimiert, wovon später hinzukommende Projekte profitieren.

Um KI-Innovationen und den Wissenstransfer in der Modellregion zu fördern, wird drittens auf die Kooperation zwischen den Akteuren gesetzt. Dafür wird u. a. ein Anreiz- und Entlohnungsmodell für die Bereitstellung von Daten und Diensten auf der KI-Plattform entwickelt. Zudem wird der Erfahrungsaustausch mit Workshops, Wettbewerben und anderen Veranstaltungen gefördert und über das Konsortium hinaus veröffentlicht.

Use Cases

Die Zusammenarbeit wird anhand konkreter medizinischer KI-Lösungen erprobt. Im Rahmen der zuvor genannten drei Bereiche werden neun Use Cases bearbeitet, darunter:

Monitoring von Vitalparametern (Bereich Prävention und Prognostik)

Bei Patienten auf Intensivstationen kommt es gelegentlich zu akuten Ausfällen oder Minderleistungen des Herzens, die der Körper nicht mehr kompensieren kann. Mit Methoden des Maschinellen Lernens wird untersucht, ob es Parameterkonstellationen gibt, die frühzeitig auf solche Komplikationen hinweisen.

Optimale Beatmungstherapie (Bereich Diagnostik)

Für die Beatmungstherapie ist die umfassende Beurteilung der Patienten von herausragender Bedeutung. Untersucht wird daher, wie mithilfe von KI visuelle Informationen aus Tiefenbildern der Organe ausgewertet und im Zusammenspiel mit Zeitreihen von Vitalparametern die Diagnostik und Therapie verbessert werden können.

Bewegungstherapie (Bereich medizinische Assistenzsysteme)

Für viele Therapien und Rehabilitationsmaßnahmen sowie zur Vorsorge im Alter ist ein fachlich angeleitetes Bewegungstraining unerlässlich. Im Rahmen von KI-SIGS wird ein Assistenzsystem entwickelt, das durch virtuelle Agenten und Robotersysteme Rückmeldungen über die durchgeführten Bewegungen gibt und damit Patienten ein eigenständiges Training ermöglicht.

Ohne KI-SIGS Mit KI-SIGS
Unternehmen und Forschungseinrichtungen forschen einzeln und isoliert an KI-basierten Medizinanwendungen. Der Austausch mit anderen Projekten und die Anbindung an Netzwerke ist aufwändig und zeitraubend. KI-Projekte tauschen sich über die KI-Plattform zu Produkt-, Prozess- und Verfahrensinnovationen aus, erarbeiten und nutzen dabei gemeinsame Standards und optimieren so ihre KI-Expertise. Durch die einfache Anbindung an Netzwerke etwa von Medizinprodukteherstellern können Synergien genutzt werden.
Bis die Entwicklungen der Medizinforschung in der Praxis ankommen, vergeht unnötig viel Zeit, weil es an Austausch mangelt. Der Wissenstransfer zwischen Forschung und Praxis erfolgt zeitnah, strukturiert und institutionalisiert über die Plattform sowie durch begleitende Veranstaltungen. Es wird ein Netzwerk geschaffen, das Forschende untereinander sowie mit Praktizierenden verbindet.
Für die Zulassung von KI-basierten Medizinprodukten fehlen ethische Vorgaben sowie eine Regulatorik. Im Projekt wird eine Guideline zur Zulassung von KI-Anwendungen im Gesundheitssektor erarbeitet.
Sowohl die Entwicklung als auch die Anschaffung KI-basierter Medizinprodukte überfordert bisherige Finanzierungsmodelle im Gesundheitswesen. Die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle eröffnet neue Märkte, steigert die Wertschöpfung und verbessert so auch die medizinische Versorgung.