#96 KI im Krankenhaus Teil 1 - Praxisprojekte am UKSH mit Dr. Markus Mandrella

00:00:00: Hallo und herzlich willkommen zu Chatbots & KI.

00:00:03: Mein Name ist Thomas Bahn, und ich wünsche Ihnen viel Spaß bei der heutigen Folge!

00:00:08: Das es zum Beispiel mit Bilddaten auch schon sehr frühzeitig gewisse Dinge erkennen kann wie Alzheimer oder Demenz auch schon deutlich früher, bevor das mit üblichen menschlichen Mitteln möglich ist.

00:00:20: Wir wollen es aber so weiterentwickeln, dass man eine Push-Benachrichtigung aufs Diensthände bekommt.

00:00:25: Achtung!

00:00:25: Dein Patient läuft hier in irgendeine Gefahr?

00:00:27: Das ist die technische Sicht.

00:00:29: Die noch größere Herausforderung ist die organisatorische Sicht weil im Gesundheitswesen häufig auch das Phänomen hat, dass Daten im Prozess gar nicht so erfasst werden wie man sie später für eine KI braucht.

00:00:41: Mit siebzehntausend Angestellten zielt das Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, kurz UKSH zu den größten Universitäterskliniken in Deutschland.

00:00:50: An den Standorten Kiel und Lübeck werden jährlich rund fünfhunderttausend Menschen behandelt.

00:00:55: Damit dieser riesige organisatorische Aufwand gelingt und die Patientinnen und Patienten stets die bestmögliche Versorgung erhalten, setzt das UKSH auf mehrere Pionierprojekte mit KI sowohl in den einzelnen Fakultäten als auch in der Verwaltung.

00:01:09: In dieser Folge wollen wir uns am Beispiel das UKSH KI-Technologien im Gesundheitswesen anschauen, darüber reden welche Anwendungsfälle zuerst in diesem Bereich aufgetaucht sind und was heutzutage alles möglich ist.

00:01:20: Abschließend beleuchten wir die Herausforderung, die mit dem Einsatz von KI im Gesundheitsgewesen entstehen und die Lösungsansätze, die das UKH gefunden hat.

00:01:29: Darüber möchte ich heute mit meinem Gast sprechen denn vorderster Front an dem Thema mitarbeitet.

00:01:34: Dr.

00:01:34: Markus Mandrella leitet die Unternehmensentwicklung und das Projektmanagement in der IT-Tochtergesellschaft des UKSH, und ist für die IT-Strategie des Universitätsklinikums zuständig!

00:01:44: Hallo Markus, schön dass du heute hier bist.

00:01:46: Stell dich bitte selbst noch einmal kurz vor.

00:01:58: bin selbst wirtschaftsinformatiker also ich komme ursprünglich gar nicht aus dem medizinischen bereich hat mein hintergrund aber habe mich mal im laufe meines berufs lebens dazu entschieden ins gesundheitswesen zu gehen weil das ein bereich ist der mich extrem reizt den ich sehr spannend finde.

00:02:13: zum einen glaube ich haben wir da einiges an herausforderungen in der zukunft wo digitalisierung und kaine wichtige rolle spielen werden.

00:02:22: darauf kommen wir heute noch im podcast und es ist auch ein bereicht Ja auch sage ich mal sinnstiftend ist und wo man auch einen guten Beitrag leisten kann.

00:02:32: So habe ich mich irgendwann entschieden ins Gesundheitswesen zu gehen, bin jetzt seit ziemlich genau drei Jahren am UKSH, bin dort in der IT-Tochtergesellschaft tätig.

00:02:40: das heißt wir haben dort die Besonderheit dass unsere IT als selbstständige GmbH organisiert ist.

00:02:46: Unser Anspruch ist es, auch das UKSH weiterzuentwickeln was Digitalisierung angeht.

00:02:51: Wir haben das ganz unter dem Motto Spitzen IT für Spitzenmedizin.

00:02:55: Das heißt wir möchten mit KI und digitalen Technologien den UKSH auch an der Stelle weiterhelfen.

00:03:02: Ich leite dort in der IT den Bereich Unternehmensentwicklung und Projektmanagement.

00:03:06: Das heisst ich bin dort zuständig dafür die verschiedensten IT-Projekte Und auch KI Projekte mit zu organisieren im Bereich der Digitalisierung weiterzuentwickeln.

00:03:17: Ich habe auch viele KI-Projekte mitbegleitet, initiiert jetzt in den letzten zwei bis drei Jahren und freue mich da sehr auf das Gespräch heute.

00:03:26: Ich

00:03:26: hab dich ja kennengelernt beim Kieler Salon – das ist eine Veranstaltung für Projekte aus Wirtschaft und Wissenschaft.

00:03:31: Da hattest du ein bisschen darüber erzählt!

00:03:34: Das fand ich so interessant, dass sich hier gleich eingeladen haben.

00:03:37: Aber bevor wir jetzt in die KI- Projektes beim UKSH eintauchen, vielleicht erzählst du doch erstmal allgemein wie KI im Gesundheitswesen angefangen hat?

00:03:44: Und wie sich das entwickelt hat?

00:03:46: Ja, gerne.

00:03:47: Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen ist ja jetzt nichts ganz Neues und was es jetzt erst seit zwei-drei Jahren gibt, sondern seit der Forschung auch schon seit den Siebzigerjahren.

00:03:57: Man kann das aus meiner Sicht in zwei großen Entwicklungen zusammenfassen.

00:04:00: Die erste Entwicklung – ich nenn's jetzt mal KII.null – hat sich vor allem mit Präzisionen in der Nische befasst.

00:04:07: also dort ging es sehr viel um Algorithmen die beispielsweise eine Radiologie oder eine Pathologie wo wir viele, viele Bilddaten haben und wo KI dabei unterstützt hat bei der Diagnose.

00:04:20: Also so ein Beispiel ist das KI helfen kann in der Tumorerkennung oder dass es zum Beispiel mit Bilddarten auch schon sehr frühzeitig gewisse Dinge erkennen kann wie Alzheimer- oder Demenz auch schon deutlich früher bevor das mit üblichen menschlichen Mitteln sag ich mal möglich ist.

00:04:39: Das heißt dort hilft KI dabei ... sehr in der Diagnostik frühzeitig Dinge zu erkennen.

00:04:46: Und auch im Vergleich zu einem Menschen wird ja KI nicht müde, ne?

00:04:49: Also das heißt ein Radiologe hat irgendwann einfach den menschlichen Mütungsprozess und KI kann einfach tausende Bilder durchscreenen... ...und hat immer die gleiche Performance!

00:04:59: Und aus diesem Bereich kommt KI in der Medizin ursprünglich her.

00:05:03: Ich habe mal so eine Zahl im Kopf, dass du einen Radiologee am Tag mal... ...tausend zweihundert Bilder begutachten musst.

00:05:08: Ja.

00:05:08: Und das eben an meiner gleichen Qualität ist ja... unmenschlich, übermenschlich.

00:05:12: Und wenn jetzt die KI einfach nur sagen mal...die Sachen markiert, die auffällig sind oder wo man vielleicht mal was finden könnte, wo man genau hingucken muss dann ist das ja schon eine enorme

00:05:21: Hilfe.".

00:05:22: Ja ganz genau!

00:05:23: Also es ist an der Stelle auch einfach ne Rückversicherung und ne Assistenz und dass das an der stelle auch sehr hilfreich gerade mit dem Fachkräftemangel im Gesundheitswesen kommen wir glaube ich auch später nochmal drauf zu sprechen hilft es einfach unheimlich.

00:05:36: Es ist kein Ersatz für die Ärzte, das ist auch ganz klar.

00:05:39: Da gab es auch mal Prognosen im Bereich der Radiologie.

00:05:42: Mittlerweile weiß man, nee wir brauchen zukünftig noch genauso die Radiologen aber sie werden durch eine KI eben unterstützt und genauer ja auch nicht müder.

00:05:53: Wo es eine Eissnull gibt es manchmal eine Zwei-Null.

00:05:55: was ist mit KI zwei Null?

00:05:57: Genau, die zwei Null.

00:05:58: Die kommt jetzt.

00:05:59: seit dem großen Hype den wir auch alle aus dem Privatleben kennen vor drei vier Jahren als ChatGPT groß geworden ist und immer mehr Leute an KI im Privatleben herankam, ist das Ganze eben auch diese neuen Technologien rund um Chatbots... generative KI auch ins Gesundheitswesen eingetreten.

00:06:19: Und der Fokus liegt da jetzt ganz anders, also von dem eher analytischen Ansatz den es am Anfang gab geht's jetzt eher Richtung Produktivität und der Entlastung von administrativen Aufgaben.

00:06:31: Das heißt, du musst dir vorstellen momentan im Krankenhausalltag sind etwa dreißig Prozent der Arbeitszeit von Medizinerinnen und Medizinern auf Administration gerichtet.

00:06:41: Das heißt Dokumentationen Verwaltung usw.

00:06:44: Und wir haben jetzt mit diesen neuen Technologien die Möglichkeit diese ganzen Dokumentationsprozesse Die Abläufe im Krankenhau zu automatisieren und zu vereinfachen sei es jetzt bei der Arztbriefschreibung oder bei Bestellprozessen oder ähnlichen.

00:06:59: da kann KI einfach helfen in Dokumentationen, Abrechnungsprozessen Dinge zu automatisieren.

00:07:06: Das heißt sie wird eher so eine Art Assistent für das Personal und hilft uns eben Bürokratie und Prozesse zu vereinfachen.

00:07:16: Und dass ist jetzt eher die zweite Welle, die derzeit hochkommt.

00:07:19: Also Sachen zu automatisieren was ich früher nicht automatisierend liess weil es einfach nicht so stark, starre Strukturen gab.

00:07:26: Nicht überall sind die exakt gleichen Datentypen oder sowas, sondern wenn man dann Texte hat wo zum Beispiel, wenn es um Arztbriefe geht eben halt der Mensch die Stichworte gibt und sagt das und dass und das muss fachlich inhaltlich drin sein und dann muss das aber noch ein bestimmtes Format haben.

00:07:39: Es muss bestimmten Best Practices genügen also es darf ja nicht beliebige Sprache sein.

00:07:42: Also muss ja schon eine vernünftige Spracher auch sein.

00:07:45: dabei kann einer sprachmodell unterstützte KI ihm jetzt helfen.

00:07:50: Also den Arztbrief hast du gerade angesprochen, das ist das perfekte Beispiel.

00:07:54: Das ist schon etwas was Zeit kostet im Klinikalltag und diese neuen KI-Generationen können an der Stelle auch einfach helfen zu sagen ja wir haben schon ganz viele Informationen vorliegen in digitaler Form.

00:08:07: Ein Arztbrief ist ja nichts anderes als eine Zusammenfassung.

00:08:10: Das Wort Epikrise, was es in der Arzbrüffschreibung gibt also die Zusammenfassung des Aufenthaltes ist eine Zusammenfaßung.

00:08:17: und woran denken wir heute als erstes beim Thema Zusammenfossung?

00:08:20: Also sehr stark an das Thema KI.

00:08:21: fasse mir mal zusammen!

00:08:23: Da hast du den ersten Newscase Arbeits- und Administrationsarbeit einsparen kann.

00:08:29: Wir erkennen das von einer anderen Seite medizinische Gutachten, Anamnesetexte die aufgrund von auf der einen Seite Stichworte zum konkreten Patienten und auf der anderen Seite auf Grund von Best Practice Beispielen.

00:08:41: wie soll so eine Anamnese aussehen?

00:08:43: Da werden im Hintergrund eben halt drei oder fünf oder sowas Best Practice Beispiele mit den Kontext reingetan Und daraus wird dann ein Vorschlag für ne Anamnisetext generiert.

00:08:51: Das ist ein gutes Beispiel.

00:08:53: Andere Themen sind dass du Einfach momentan mit sehr vielen Informationen überflutet bist du auch einfach im Klinikalltag.

00:09:00: Also, überleg dir mal wenn ein Patient mit ganz vielen Unterlagen kommt, Patientenhistorie das dauert ja Ewigkeiten das alles zu studieren und einzuordnen.

00:09:10: Zukünftig kommt's dann mal mit der EPA, mit der elektronischen Patientenakte.

00:09:14: Und wenn ich jetzt natürlich eine KI habe, die mir dort hilft, die Informationen zu strukturieren und zu sortieren, dann hilft mir das auch einfach.

00:09:21: Wir googeln ja heute alle anders.

00:09:23: Wir beschaffen uns im Privatleben auch anders Information als klassisch früher alles durchgelesen zu haben.

00:09:29: Generiven wir uns heute eher Zusammenfassung.

00:09:32: Im Krankenhausalltag gibt es hier auch Situationen wo es wirklich auf Minuten ankommt.

00:09:36: Da kann das auch lebensrettend sein, wenn die Zusammenfassung sehr schnell kommt?

00:09:39: Absolut!

00:09:40: Ja,

00:09:41: wir sind jetzt schon so ein bisschen fast in die eure Projekte reingekommen.

00:09:44: Was macht ihr denn da so grob?

00:09:46: Welche Art von Projekten macht ihr am OKSH?

00:09:48: Also das sind durchaus sehr viele verschiedene Anwendungsgebiete.

00:09:53: Wir haben nicht von Anfang an gesagt gerade vor drei Jahren als der große Hype kam Da haben wir eine tolle Technologie gesehen.

00:10:05: Wir haben mal was auf einer Messe oder im Privatleben, können wir das denn nicht bei uns auch in der Klinik nutzen?

00:10:10: Das würde uns doch wahnsinnig weiterhelfen!

00:10:12: Wir sind fast überlaufen worden von verschiedenen Ideen.

00:10:15: Und da haben wir uns damals gesagt, okay, wir müssen uns erst mal auf ein paar Use-Cases konzentrieren.

00:10:19: Wir können nicht alles auf einmal machen.

00:10:21: Wir müssen das auch mal ausprobieren.

00:10:23: Die Technologie ist ganz neu.

00:10:24: Ja, man muss mal erste Erfahrungen in der Praxis sammeln.

00:10:27: und damals hatten wir so einen Wettbewerb gestartet den nannte sich bei uns Adrenalin.

00:10:32: Eine Ideenkampagne am UKSH mit einem ganz passenden Titel.

00:10:36: Da konnten damals alle Mitarbeitende Ideen einreichen für ein KI Projekt.

00:10:41: Das Ganze ist dann bewertet worden.

00:10:43: Es gab Gewinnerideen, die wurden weiterentwickelt und daraus ist jetzt nach und nach so ein Portfolio an verschiedenen Projekten entstanden, die wir weiter verfolgen.

00:10:53: Das lässt sich grob einteilen in einmal den Bereich der Krankenversorgung, wo es tatsächlich auch um medizinische Dinge geht und einmal im Bereich der Verwaltung, wo wir natürlich auch im Bereich des Administrationsdinges vereinfachen wollen.

00:11:06: Was habt ihr da konkreter gemacht?

00:11:08: Also ... Ein Beispiel jetzt, was bei uns weiterentwickelt wird ist der sichere Chatbot für Ärztinnen und Ärzte.

00:11:17: Wir alle kennen das ja aus dem Privatleben.

00:11:19: ich glaube mittlerweile jeder zweite deutsche nutzten Chatbord für Gesundheitsfragen.

00:11:24: es ist tatsächlich der meist genutzte Use Case.

00:11:27: bei ChatGPT zum Beispiel sind Gesundheitsfragen in den Chat verläufen.

00:11:33: Gleichzeitig ist es auch so, dass der Bedarf bei Medizinern auch sehr stark ist diese Technologie zu nutzen.

00:11:39: Also wir haben schon mal heute über Zusammenfassungen gesprochen zum Beispiel von ganz langen Patienten-Dokumenten oder ähnliches.

00:11:45: Oder es geht vielleicht auch um das Thema Informationsbeschaffung.

00:11:48: Mal zu wissen was sagt denn eigentlich die aktuelle Leitlinie oder die medizinische Fachliteratur zu einem Thema.

00:11:55: Und das Problem ist aber, dass an den Lösungen die verfügbar sind wie ein Chat-GPD oder ein Gemini.

00:12:01: Die kann man nicht einfach mal so in einem Krankenhaus mit Patientendaten benutzen?

00:12:04: Ja besser nicht!

00:12:05: Besser

00:12:06: nicht!

00:12:06: Ist ein bisschen kritisch.

00:12:08: und deswegen bauen wir einen sicheren Chatboard am UKSH der ist eben in einer datenschutzsicheren Umgebung verfügba nutzt sehr fortgeschrittene KI Modelle und den stellen wir unseren Medizinern bereit, dann haben sie das auch quasi auf ihren Diensthandys.

00:12:25: also so eine Art Chatbot für die Hosentasche, den ich im Alltag nutzen kann.

00:12:30: Und das hilft eben sehr dabei einmal Bürokratie abzubauen, administrative Last zu nehmen aber auch schneller in Informationen zu kommen.

00:12:39: Typischerweise sagt man ja, man sollte Chatbots solche Art von Chatbott nicht für die Wissenspeicherung nutzen.

00:12:45: Sondern eben halt dann Datenbanken echte Fakten nutzen.

00:12:47: Stichwort Drag-Ansatz.

00:12:49: Ich nehme an ihr habt auch die Richtlinien du angesprochen hast, die Leitlinien und die Fachliteratur auch irgendwie so in Datenbanken drin sodass dann Antworten daraus generiert werden und nicht aus dem Sprachmodell selbst.

00:13:01: Das ist der Plan?

00:13:03: Aber noch nicht in der ersten Ausbaustufe.

00:13:04: Der erste Ausbausstuf ist erst mal der Chatbot an sich, aber genau das was du ansprichst es ja dann auch entscheidend weil wir wollen natürlich dass die Antworten dann auf medizinisches Wissen fundiert sind.

00:13:15: und da hast du dann zum Beispiel auch externe Leitliniendatenbanken die du anbinden kannst oder auch dann die internen Patientendaten die wir schon haben so dass der ChatBot genau auf diese Daten basierend an seine Antwort gibt.

00:13:28: Das ist definitiv geplant.

00:13:30: Was macht ihr noch?

00:13:31: Das ist jetzt etwas, das sich sehr stark nochmal auf das Thema Informationen und Administration fokussiert hat.

00:13:38: Der zweite Teil und ein anderes Beispielprojekt was wir haben geht mehr in den medizinischen Bereich rein.

00:13:44: ich habe ja schon mal vorhin von dem Thema Datenflut gesprochen.

00:13:47: also unsere Mediziner sind immer mehr mit einer ganzen Menge an Daten konfrontiert.

00:13:53: Also alle Medizineräte geben irgendwelche Daten, die Patienten bringen Daten mit es wird alles digital dokumentiert und das ist natürlich in der Anzahl von Patienten die man behandeln muss ja unmöglich dass irgendwie Minuten genau alles zu analysieren.

00:14:07: Es gibt dann auch gewisse Krankheiten Notfälle nennt mal auch medizinische Entgleisung wo am Ende jede Minute zählen kann wo man vielleicht irgendwelchen Besonderheiten in den Daten merken müsste

00:14:19: Überempfindlichkeiten oder Allergien.

00:14:22: Also ein klassisches Beispiel ist die Sepsis, die Blutvergiftung wo es am Ende wirklich auf kurze Zeiträume ankommt.

00:14:30: und wir haben mittlerweile jetzt eine KI etabliert die laufend alle Daten die so in unsere Systeme reinkommen analysiert Also zum Beispiel die Laborwerte oder die Vitalwerte von den Medizineräten und mit einem KI-Modell eine Wahrscheinlichkeit zurückgibt.

00:14:49: Achtung, dieser Patient könnte jetzt eine Sepsis also eine Blutvergiftung.

00:14:53: entwickeln.

00:14:54: Derzeit ist es ein Unterstützungssystem,

00:14:55: d.h.,

00:14:56: die Ärzte gucken dort rein und schauen nach Risiken.

00:14:59: Wir wollen das aber auch so weiterentwickeln, dass man tatsächlich eine Push-Benachrichtigung aufs Diensthandy bekommt.

00:15:04: Achtung!

00:15:04: Dein Patient läuft hier in irgendeine Gefahr ... Und das kann natürlich eine massive Steigerung der Patienten-Sicherheit resultieren.

00:15:12: Da hat es auch davon gesprochen, Abläufe, Ressourcen sind knapp.

00:15:16: Macht ihr da auch was?

00:15:17: Auf jeden Fall.

00:15:18: Also gerade der Bereich Notaufnahme ist bei uns in den Prozessen ein riesiges Nadelöhr.

00:15:24: Jeder, der wahrscheinlich zuletzt irgendwo in der Notaufname war weiß, dass Notaufnahmen häufig auch überlaufen sind und man dort mit langen Wartezeiten rechnen muss.

00:15:34: Und in der notaufnahme hat man ja gerade dann auch klassisch dieses Problem.

00:15:39: Man muss natürlich entscheiden welche Dringlichkeiten haben die Patienten?

00:15:43: Wir wollen ja gerade denjenigen, die dann auch unbedingt zeitnah aufgenommen werden müssen stationär dort die natürlich auch von langen Wartezeiten verschont.

00:15:52: Und da haben wir ein KI-Projekt bei uns gestartet, das nennt sich Apona.

00:15:56: Das analysiert beider ersten Aufnahme des Patienten bei der Anameso schon wie wahrscheinlich ist es eigentlich dass dieser Patient bei uns aufgenommen wird und einen Bett benötigt.

00:16:07: Und dadurch können wir einfach schon frühzeitig planen und die Wartezeiten verkürzen, weil wir wissen okay da könnte jetzt ninety-fünf Prozent Wahrscheinlichkeit wird er aufgenommen werden mit den Daten, die angegeben worden sind dann können wir frühzeitig das entsprechend schon organisieren.

00:16:23: Das ist auch eine Ausbaustufe zukünftig für andere Dinge.

00:16:26: also sei es jetzt radiologische Untersuchungen oder OP möglicherweise wo man immer einen gewissen Eng pass hat.

00:16:33: Ja und auch Vorlaufzeiten benötigen?

00:16:35: Absolut!

00:16:36: Und auf der Seite der Verwaltung?

00:16:38: Auch da ganz wichtig einige Projekte, die wir haben.

00:16:42: Der Verwaltungsbereich ist ja gerade für KI momentan spannend, weil die Regulatorik – dazu kommen wir später auch noch – dort nicht so ausgeprägt ist.

00:16:50: Dort sprechen wir in der Regel nicht über Patientendaten oder sehr sozialkritische Daten und wir sprechen Ja, eine Auswirkung auf Leib und Leben sage ich mal.

00:17:03: Bei dem ein Beispiel was sich genannt hatte waren wir bei Medizinprodukten das heißt dort muss man gewisse Zertifizierung durchlaufen.

00:17:10: wenn es jetzt um die Verwaltung geht ist dass Jetzt für den Staat häufig niederschwelliger und einfacher umzusetzen.

00:17:16: Ein Beispiel was bei uns jetzt sehr erfolgreich gelaufen ist ist unser Telefonassistent.

00:17:22: Das heißt Wenn man bei uns versucht in den Ambulanzen anzurufen am UKSH, wird man jetzt zunehmend nicht mehr mit einer menschlichen Stimme sondern mit einer KI-Stimme konfrontiert sein.

00:17:35: Der Hintergrund ist einfach das... Das Thema Erreichbarkeit, häufig eine Schwierigkeit darstellt auch für unsere Patientinnen und Patienten.

00:17:43: Und wir natürlich dort auch wieder im Personalbereich auch schwierig haben irgendwie ne hundertprozentige Erreichbare sich zu stellen.

00:17:51: Wir haben mit diesem Voiceboard den wir eingeführt haben... Möglichkeit geschaffen, wirklich in Großteil der Anrufe auch direkt abzufangen.

00:17:58: Das heißt man kann dort in diesem System auf verschiedene Regeln hinterlegen.

00:18:02: hat der Patient zum Beispiel möchte der nur ein Rezept haben, ein folger Rezept dann kann man das entsprechend aufnehmen die Daten hinterlegen und der Mitarbeiter kann dann entsprechend wenn die Zeit da ist sich an diese Aufgabe ran setzen.

00:18:15: muss jetzt nicht direkt ans Telefon gehen.

00:18:18: Oder geht es um eine Terminvereinbarung oder geht's um irgendeine andere Fragestellungen?

00:18:22: Und je nachdem, wo das hingeht wird der Patient entsprechend weitergeleitet und kann dann sein Anliegen äußern.

00:18:29: Der Mitarbeiter kann in einer freien Minute sich wieder darum kümmern.

00:18:32: Dadurch haben wir eine extreme Erhöhung der Erreichbarkeit, eine Lastung der Mitarbeiter sichergestellt.

00:18:37: Das ist auch ein sehr erfolgreiches Projekt und hat jetzt schon sehr weit ausgerollt.

00:18:44: Super, also es geht ja meistens gar nicht darum.

00:18:46: Ich will ja nicht in dem Moment mit meinen Menschen reden das geht mir darum.

00:18:49: ich möchte das Rezept haben oder ich möchte den Termin haben genau und jeder und alles was mir dabei hilft ist erstmal willkommen.

00:18:55: so ist es und ich kann mein Anliegen sozusagen loswerden Und muss jetzt auch nicht mehrmals versuchen zum Beispiel jemanden zu erreichen.

00:19:06: Das sind alle sehr spannende Projekte und lass uns mal als nächstes über eure Erkenntnisse sprechen.

00:19:11: Also das heißt, welche allgemeine Herausforderung gehabt ist bei den KI-Projekten und wie seid ihr damit umgegangen?

00:19:18: Oder vielleicht nochmal ganz kurz vorweg.

00:19:20: Wie setzt ihr solche Projekte eigentlich um?

00:19:22: Gibt es besondere Herausforderungen schon beim Proof of Concept in Gesundheitswesen?

00:19:26: Herausforderungen ja auf jeden Fall!

00:19:29: Wir haben da einen ganz guten Ablauf, wie wir mit solchen Projekten umgehen.

00:19:33: Das fängt eigentlich immer erst mal damit an dass jemand eine Idee hat.

00:19:36: Das kann jemand aus der Klinik sein, aus der Verwaltung und aus der IT.

00:19:41: Ja, wer auch immer!

00:19:42: Und wir haben dort verschiedene Kanäle wo das hinfließen kann.

00:19:45: Ich habe ja schon mal den Adrenalin-Ideen-Wettbewerb angesprochen.

00:19:49: Wir haben zum Beispiel auch ein Herzkehr-Hackathon.

00:19:51: Das ist auch ein Format was wir alle zwei Jahre als UKSH veranstalten Wo solche Ideen weiterentwickelt werden.

00:19:57: Oder wir haben bei uns einen ganz normalen Anforderungsprozess Das heißt bei uns in der IT Kann jemand, der so eine Idee hat, das einreichen?

00:20:05: Und ja, dann prüfen wir erst mal passt die Idee überhaupt?

00:20:08: gibt es vielleicht schon ein Projekt in die Richtung?

00:20:11: ist das überhaupt umsetzbar werden.

00:20:13: Vielleicht mit irgendeiner Lösung Patienten Daten irgendwo außerhalb Europas verarbeitet an ginge das schon mal nicht?

00:20:19: und wenn sich die Idee als weiterverfolgbar herausstellt Dann bewerten wir sie.

00:20:24: wir schauen wie sind die Kosten?

00:20:26: was für Personal brauchen wir?

00:20:28: Wie könnte so einen technischer Lösungsvorschlag aussehen?

00:20:32: NuKSH-Gremium entscheidet dann nach der Priorität.

00:20:34: Wollen wir das umsetzen oder nicht?

00:20:36: Gibt es auch verschiedene Kriterien zu, wir können immer nicht alles machen.

00:20:39: also wir müssen immer schon gucken dass wir die vielversprechendsten auswählen.

00:20:42: und Wenn wir das auswählen, dann setzen wir es in der Regel innerhalb eines Projektes um.

00:20:48: Du hast ja schon mal das Thema Poof of Concept angesprochen.

00:20:51: gerade bei KI-Projekten ist es glaube ich wichtig wo man vorab nicht unbedingt weiß wird dass im Alltag auch funktionieren.

00:20:57: reden wir dann häufig über Pilotprojekte kleinere Poof Of Concepts und wenn die sich als erfolgreich herausstellen dann skalieren wir weiter entwickeln das weiter Und das ist immer auch eine enge Zusammenarbeit zwischen IT und Fachbereichen.

00:21:10: Das macht keiner alleine, es ist immer interdisziplinär.

00:21:14: Welche Herausforderung habt ihr dabei?

00:21:16: Also die erste große Herausforderung, die ich dort nennen würde, ist das Thema Daten.

00:21:21: Ganz großes Thema im Gesundheitswesen.

00:21:23: Daten im Sinne von Datenschutz oder Datenqualität?

00:21:26: Datenschutzt auch kommen wir glaube ich gleich nochmal darauf aber vor allem die Qualität der Daten.

00:21:31: Das ist wirklich im medizinischen Umfeld eine große Herausforderungen.

00:21:35: Viele kennen ja den Spruch garbage in, garbage out.

00:21:39: Also KI ist wirklich nur so gut wie die Daten, die dort als Grundlage zur Verfügung stehen und das ist eine Herausforderung im Gesundheitswesen.

00:21:47: Wir haben dort viele Anwendungen, die isoliert voneinander laufen und wo die Daten nicht zusammenpassen.

00:21:54: also Ärzte benutzen bis zu fünfzehn verschiedene IT-Systeme pro Schicht und die sind auch nicht immer gut miteinander verbunden und vernetzt.

00:22:02: Daten sind auch nicht unbedingt standardisiert.

00:22:05: Also wenn ich von einer Allergie spreche oder einer Medikation, dann heißt das nicht für jedes System das Gleiche und im schlimmsten Fall kommen sie ja im Gesundheitswesen noch per Fax an und sind gar nicht strukturiert.

00:22:17: Na ja, und dann denke ich an solche Sachen wie Inch- und Zentimeter und so was.

00:22:21: Also das kann mir vorstellen dass es auch bei der Zusammenarbeit zwischen den System durchaus mal ein bisschen problematisch sein kann weil die Hersteller natürlich sagen okay ich will jetzt meine mein System soweit abschotten dass da kein anderer groß rankommt ist das auch ein Thema nämlich eine

00:22:34: verfügbarkeit.

00:22:35: genau das ist auch ein thema die verfügbaren halt dass die daten eben dann auch nicht standardisiert über alle systeme zur verfügung stehen.

00:22:43: Da ist tatsächlich noch die Realität, dass man sagen muss so ungefähr sechzig Prozent der Projektkosten und Aufwände fallen erst mal überhaupt in die Datenbereinigung auf.

00:22:51: Wir haben dort uns auch ein bisschen was überlegt wie wir das Ganze gestalten können?

00:22:54: Wir haben eine Daten-Drehscheibe,

00:22:57: d.h.,

00:22:58: wir binden dort verschiedene Systeme an und die füttern quasi diese Datendrehscheiben mit Daten.

00:23:05: Wir harmonisieren sie dort, wir bringen sie dort zusammen Und immer wenn wir ein neues KI-System einführen, ist unser Ziel das auf diese Datendrehscheibe zu setzen.

00:23:13: Weil wir dann schon einmal für ein anderes Projekt die Daten eben harmonisiert haben und dann können wir das auch für verschiedene andere Zwecke nutzen.

00:23:20: Das ist aber so die technische Sicht.

00:23:22: Die noch größere Herausforderung ist die organisatorische Sicht weil im Gesundheitswesen man häufig auch das Phänomen hat dass Daten im Prozess gar nicht so erfasst werden wie man sie später für eine KI braucht.

00:23:35: Wir haben ja schon mal das Thema Arztbrief angesprochen und was wir dort sehr stark gelernt haben ist, dass die Dokumentation im Alltag nicht so war das die KI wirklich verarbeiten konnte.

00:23:48: klar war, wie war der chronologische Ablauf der Dinge oder die Informationen zum Beispiel aus einer Visite oder während des Patientenaufenthalts nicht unbedingt immer an der gleichen Stelle stehen in unserem System.

00:24:00: Und das heißt für uns war erst mal eine ganz große Aufgabe in diesem Projekt überhaupt die Dokumentation so anzupassen dass sie auch KI geeignet ist, also dass die KI auch was damit anfangen kann.

00:24:11: Wir haben da auch aus jetzt ein Projekt entstanden lassen und wir wollen wirklich unsere Datenstruktur nochmal komplett aufräumen.

00:24:18: Das Ganze haben wir auch Maritim getauft.

00:24:20: das nennt sich bei uns Mission See für strukturierte einheitliche Erfassung und damit versuchen wir jetzt Stück für Stück die Dokumentation in der Klinik zu standardisieren, zu vereinheitlichen und damit auch für eine KI besser nutzbar zu machen.

00:24:37: Aber das bezieht sich im wesentlich auf eure eigene Dokumentation alles was von draußen reinkommt.

00:24:41: Da

00:24:41: sind wir erstmal darauf angewiesen, was wir bekommen.

00:24:44: Das ist in der Regel jetzt noch sehr unstrukturiert.

00:24:47: Das sind meistens irgendwie Scans PDF-Dokumente im besten Fall ja.

00:24:50: da aber auch da gibt es Ideen durchaus auch mal zukünftig zu sagen dass man diese Daten auch vielleicht in eine Struktur bringt.

00:24:58: Und insgesamt haben wir da schon die Hoffnung im Gesundheitswesen, dass sich dann in den nächsten Jahren mehr tun wird so das auch die Einrichtung, die uns Patienten schicken natürlich auch ihre Daten zukünftig digitaler und strukturierter haben

00:25:10: werden.".

00:25:11: In dieser Folge ging es darum wie KI im Gesundheits-Wesen heute schon praktisch eingesetzt wird von der Bildanalyse in Radiologie und Pathologie über generative KI für Arztbriefe und Zusammenfassungen bis hin zu konkreten Projekten am UKSH.

00:25:25: Wir haben gesehen, wie sichere Chatbots Ärztinnen und Ärzte im Klinikalltag unterstützen können, wie KI bei der Früherkennung einer Sepsis helfen soll und wie prognosende Notaufnahme Abläufe verbessern können.

00:25:36: Gleichzeitig wurde deutlich – Der Volk solcher Projekte hängt nicht nur von der Technologie ab, Datenqualität, strukturierte Dokumentationen, Datenschutz Und die enge Zusammenarbeit zwischen IT- und Fachbereichen sind entscheidend!

00:25:48: In der nächsten Folge sprechen wir weiter über KAIM Gesundheitswesen.

00:25:51: Dann geht es stärker darum, wie solche Lösungen im klinischen Alltag akzeptiert werden.

00:25:55: Wie man Vertrauenschaft, welche Risiken durch Halluzionationen oder Deskilling entstehen können und warum viele KI-Projekte nicht beim Pilotprojekt stehen bleiben dürfen.

00:26:04: Wenn Sie in Ihrer Organisation prüfen möchten, welche KI Anwendungsfälle besonders sinnvoll sind und wie ein guter Einstieg aussehen kann.

00:26:11: Asono unterstützt Unternehmen und Verwaltung mit KI Beratung und praxisnahen KI Workshops von der ersten Idee bis zur konkreten Umsetzung.

00:26:19: Vielen Dank für's zu hören und bis zur nächsten Folge von Chatbots und KI.