Bereits zum zweiten Mal treffen sich Expertinnen und Experten aus der Medizintechnik und KI heute und morgen zum KI-SIGS-Summit. Gemeinsam arbeiten sie daran, langwierige Arztbesuche auf ein Minimum zu reduzieren, entwickeln Robotersysteme die Bewegungshilfe leisten oder forschen an KI-gestützten Röntgenassistenten – die Projekte des Zusammenschlusses unter dem Namen KI-SIGS wollen in ein neues Zeitalter der computergestützten Medizintechnik vorstoßen.
Vernetzung, Austausch und Wissenstransfer von Projektpartnerinnen und Projektpartnern wie Kliniken, Universitäten und Unternehmen sind daher auch die Ziele des diesjährigen Treffens der Lübecker Tagung von Expertinnen und Experten aus den Bereichen KI und Medizintechnik. Dass der Bedarf einer Vernetzung vorhanden ist, wurde bereits früh erkannt. Erste Ergebnisse konnten bereits in allen neun Anwendungsprojekten erzielt werden. Hierzu gehören z.B. eine individualisierte Hörhilfeanpassung, KI für radiologische Bildgebung, Ergebnisse im Bereich der Augendiagnostik und der digitalen Röntgenassistenz.
Daten- und Service-Infrastruktur im Bereich Gesundheit
Der Zusammenschluss KI-SIGS besteht bereits seit 2020, seit Juni dieses Jahres widmen sich die KI-SIGS-Partnerinnen und -Partner vor allem intelligenten Lösungen aus dem Bereich einer sicheren und vernetzten Daten- und Service-Infrastruktur im Bereich Gesundheit. Mit der durch das Land SH neu geförderten GAIAMED-Daten- und -Infrastrukturplattform kann für diese Aktivitäten eine wichtige Basis entwickelt werden. Daten entstehen überall, z.B. bei der Aufnahme von Patientinnen und Patienten in einer Notaufnahme. Künstliche Intelligenz an dieser Stelle unterstützend einzusetzen, ist das Ziel von GAIA-MED.
Bei der Entwicklung von Behandlungsansätzen oder Rehabilitationsplänen könnten Medizinerinnen und Mediziner beispielsweise auf Daten zugreifen, die mithilfe von KI eine Wissensbasis bilden. So könnte eine Plattform anhand von ähnlichen Fällen die optimale Versorgung planen, Prothesen vorschlagen oder Therapiefortschritte vorhersagen. Die medizinischen Datenschutzanforderungen werden bei dem Prozess berücksichtigt. Die Beteiligten behalten zudem ihre digitale Souveränität. Es können medizinisch-ökonomische Potenziale gut ausgeschöpft werden. Technisch basiert GAIA-MED auf der digitalen Dateninfrastruktur GAIA-X, die sich europaweit in der Entwicklung befindet. „Das GAIA-MED-Projekt ist ein weiterer wichtiger Baustein bei der Entwicklung der zu-künftigen Gesundheitsversorgung 4.0 und Teil des KI-Med Ökosystems im Großraum Lübeck. Das unterstützen wir als Land gern. Lübeck ist ein Leuchtturm mit internationaler Strahlkraft für den Einsatz und die Anwendung von KI in der Medizin“, sagte Digitalisie-rungsminister Dirk Schrödter.
Verbundkoordinator ist Prof. Dr. Martin Leucker, Leiter des Instituts für Softwaretechnik und Programmiersprachen der Universität zu Lübeck und Leiter der UniTransferKlinik Lübeck: „Daten sind die Basis für KI-basierte Systeme. Mittels GAIA-MED schaffen wir es, medizinische Daten sicher, standardisiert und effizient zu verarbeiten und in intelligente Lösungen transformieren zu können“, so Konsortialführer Prof. Martin Leucker. „Das UKSH treibt KI-SIGS seit der ersten Stunde voran“, sagt Prof. Dr. Dr. h.c. Jens Scholz, CEO des UKSH, „unsere Patientinnen und Patienten profitieren von den Innovationen und sind gleichzeitig der Schlüssel für die praktische Anwendung. Mit unserem UKSH-Datenintegrationszentrum schaffen wir die Voraussetzung für die Entwicklung der technischen KI-Plattform. Die GAIA-MED-Förderung des Landes ist ein echter Booster für ganz wesentliche Vernetzung mit dem europäischen Datenraum. Das UKSH begrüßt diese Förderung für Vernetzung und Exzellenz.“
GAIA-MED greift damit die aktuellen Notwendigkeiten der Weiterentwicklung von KI-Anwendungen im Gesundheitswesen auf. Das Projekt KI-SIGS bildet die Basis für die Aktivitäten von GAIA-Med. An GAIA-MED sind beteiligt: die Universität zu Lübeck (UzL), UKSH-IT/ITSG, UKSH-Kliniken, UniTransferKlinik Lübeck, Dataport AöR, sowie die Firmen Image IS, Hypros GmbH & CoKG, Hypros Engineering, Visotec, PLATO, Stryker, Johnson & Johnson (J&J).
