Die Zukunft der Gesundheitsdaten: Die Rolle von FHIR für künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen
- Prof. Dr. med. Felix Nensa
- 27. Juni 2024
- 4 Min. Lesezeit
Die Interoperabilität von Gesundheitsdaten ist ein zentraler Aspekt der digitalen Transformation im Gesundheitswesen. Weltweit gewinnt der FHIR-Standard (Fast Healthcare Interoperability Resources) zunehmend an Bedeutung, um den Datenaustausch zwischen verschiedenen Akteuren im Gesundheitswesen zu erleichtern und somit langfristig die Effizienz in der Patientenversorgung zu verbessern. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die zukünftigen Entwicklungen und Trends im Bereich der Interoperabilität von Gesundheitsdaten und wie FHIR als Grundlage für Innovationen im deutschen Gesundheitswesen dient.
Zukünftige Entwicklungen und Trends im Bereich der Interoperabilität von Gesundheitsdaten
Die Interoperabilität im Gesundheitswesen entwickelt sich ständig weiter, angetrieben durch technologische Fortschritte und regulatorische Anforderungen. Ein wesentlicher Trend ist die zunehmende Bedeutung von Echtzeitdaten und deren Nutzung für klinische Entscheidungsfindung und Patientenüberwachung. Darüber hinaus spielen Big Data und Künstliche Intelligenz (KI) eine immer wichtigere Rolle bei der Analyse und Nutzung von Gesundheitsdaten.
FHIR als Basis für zukünftige Innovationen
FHIR wurde entwickelt, um den Austausch von Gesundheitsinformationen zu standardisieren und zu vereinfachen. Durch die Nutzung moderner Web-Technologien wie RESTful APIs und JSON bietet FHIR eine flexible und skalierbare Lösung für die Integration und den Austausch von Gesundheitsdaten. In Deutschland hat die Gematik, die Gesellschaft für Telematikanwendungen der Gesundheitskarte, FHIR als wichtigen Standard anerkannt, um die Interoperabilität im Gesundheitswesen zu fördern.
Ein Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von FHIR ist das Universitätsklinikum Essen, das FHIR zur Grundlage seines Smart Hospital Ökosystems gemacht hat und mittlerweile über ein FHIR Repository mit >1,5 Milliarden FHIR Ressourcen verfügt. Durch die Implementierung von FHIR konnten verschiedene Systeme und Datenquellen (KIS, LIS, PACS, etc.) integriert und ein umfassender Überblick über die Patientenversorgung geschaffen werden.
Am Uniklinikum Essen basieren zahlreiche komplexe Analysen – für das Controlling sowie im medizinischen Alltag – auf FHIR-Daten. Auch für die Entwicklung neuer, z.B. KI-gestützter Innovationen im Gesundheitswesen bietet FHIR enorme Vorteile.
Das moderne Gesundheitswesen: Künstliche Intelligenz trifft auf FHIR
Künstliche Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen basiert auf großen Datenmengen, die derzeit aus verschiedenen Quellen und Technologien gesammelt oder aggregiert werden müssen. Auf der Grundlage dieser Datenmengen werden dann sowohl überwachte als auch unüberwachte Lernverfahren eingesetzt, um Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen oder generative Probleme zu lösen. Ziel ist es, generalisierbare KI-Modelle für mögliche medizinische Anwendungsfelder zu entwickeln, die nicht nur für spezifische Standorte oder Institutionen geeignet, sondern auch einfach übertragbar sind. Solche Modelle sollen eine Fragmentierung verhindern und als integrative Lösungen dienen, um eine konsistente und verbesserte Patientenversorgung zu ermöglichen oder Prozesse innerhalb des Gesundheitswesens zu verbessern.
Um dies zu ermöglichen, spielt insbesondere die Verwendung und Etablierung einheitlicher Datenstandards wie FHIR eine wichtige Rolle, um die einfache Übertragbarkeit und Erweiterung dieser Modelle zu gewährleisten. FHIR ermöglicht die konsistente und strukturierte Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen, was die Entwicklung, Leistungsfähigkeit und Generalisierbarkeit von KI-Modellen verbessert. Durch die Schaffung einer interoperablen Datenstruktur wird somit der notwendige Grundstein gelegt, um eine einfache Übertragung und Anpassung von KI-Modellen zwischen Institutionen und Ländern zu gewährleisten. Darüber hinaus unterstützt FHIR eine Vielzahl von Datentypen und Konzepten, was die Entwicklung komplexer multimodaler KI-Modelle erst ermöglicht.
Ein konkretes Beispiel für die Nutzung von FHIR im Kontext von KI ist die Entwicklung von Vorhersagemodellen für patientenspezifische Risiken. [RH1] Durch die Integration von FHIR-basierten elektronischen Patientenakten können KI-Algorithmen auf eine Vielzahl strukturierter Patientendaten zugreifen, darunter demografische Informationen, Krankheitsverläufe, Laborergebnisse und Medikationspläne. Mit diesen umfassenden Daten können KI-Modelle trainiert werden, um das Risiko einer Krankenhauseinweisung, einer Verschlechterung des Gesundheitszustands oder anderer unerwünschter Ereignisse vorherzusagen. Solche Systeme können dann von Ärzten und Pflegepersonal genutzt werden, um frühzeitig präventive Maßnahmen zu ermöglichen. Darüber hinaus können die genannten klinischen Parameter auch für die personalisierte Medizin genutzt werden, bei der KI-Algorithmen zur Entwicklung maßgeschneiderter Behandlungspläne eingesetzt werden.
Ein weiteres Beispiel ist die Optimierung von klinischen Studien und Forschung durch KI und FHIR. [RH2] Die Rekrutierung geeigneter Teilnehmer für klinische Studien ist oft eine große Herausforderung. Durch den Einsatz von KI-Modellen, die auf FHIR-Daten zugreifen, können Forscher schnell und effizient potenzielle Studienteilnehmer identifizieren, basierend auf spezifischen Kriterien wie genetischen Markern, Krankheitsstadien und früheren Behandlungsergebnissen. [RH3] Dies verkürzt nicht nur die Rekrutierungszeit erheblich, sondern verbessert auch die Qualität und Relevanz der Forschungsergebnisse.
Darüber hinaus spielen große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) in Kombination mit FHIR eine wichtige Rolle. [RH4] So können diese verwendet werden, um spezifische medizinische Entitäten wie Krankheitsnamen und Diagnosen aus klinischen Notizen und Arztbriefen automatisch zu erkennen, was die Datenverarbeitung effizienter und genauer macht. Darüber hinaus kombinieren sogenannte Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systeme Textgenerierung (Prompts) mit gezieltem Datenzugriff, um präzise Antworten auf medizinische Anfragen zu liefern, indem sie relevante Informationen aus FHIR-Daten extrahieren und den Kontext anreichern.[RH5]
Die aufgeführten Beispiele und Anwendungsbereiche zeigen, warum FHIR für den Einsatz und die Entwicklung von KI-Systemen im Gesundheitswesen unverzichtbar ist. Darüber hinaus ist zu beachten, dass KI-Modelle nicht nur Konsumenten von FHIR-Daten sein können, sondern in relevanten Fällen auch Produzenten von Daten (Vorhersagen), die dann als FHIR-Ressource gespeichert und damit nutzbar gemacht werden. Beispielsweise können KI-Modelle Vorhersagen über den Verlauf einer Krankheit, das Ansprechen auf eine bestimmte Therapie oder bildbasierte Biomarker oder Messungen generieren. Diese Vorhersagen können dann wieder im FHIR Format gespeichert werden, so dass sie anderen klinischen Systemen und Fachkräften zur Verfügung stehen. Dies fördert die nahtlose, interoperable und standardisierte Integration von KI-Ergebnissen in klinische Arbeitsabläufe.
Fazit
FHIR spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Interoperabilität von Gesundheitsdaten und bildet die Grundlage für zukünftige Innovationen im Gesundheitswesen. Durch die Integration neuer Technologien auf Basis von FHIR können Gesundheitsdienstleister ihre Effizienz verbessern, die Patientenversorgung optimieren und wertvolle Einblicke in Gesundheitsdaten gewinnen. Große Krankenhäuser wie die Universitätsmedizin Essen zeigen bereits heute, wie FHIR erfolgreich implementiert und genutzt werden kann, um die Gesundheitsversorgung zu revolutionieren.
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Quellen:
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