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LMU München treibt die Digitalisierung der ambulanten Versorgung voran

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Image by Gerd Altmann from Pixabay

Ambulante Prozesse an der LMU München werden intensiv digitalisiert. Bei der Erfassung jeder ambulanten Behandlung fallen bis zu 2.000 strukturierte Datenpunkte an und trotz der zunehmenden Digitalisierung des Gesundheitswesens sind strukturierte Daten für körperliche Untersuchungen und Krankenakten im ambulanten Bereich bisher kaum vorhanden. Sie sind die Grundlage der KI-gestützten, datengesteuerten Forschung. So ermöglicht die am LMU Klinikum München eingesetzte modulare Softwareplattform Avelios die tiefe Digitalisierung der Patientenversorgung. Die automatisch generierten Daten können für laufende Forschungsprojekte wie das vom Bundesministerium für Gesundheit (BMG) mit 2,4 Millionen Euro geförderte Projekt DR-AI genutzt werden.

Klinikweite Förderung

Ein Pilotprojekt der Avelios-Software ist seit Herbst 2021 für mehrere Monate in Hautkliniken etabliert und wird derzeit auf die nächste Klinik am LMU Klinikum ausgerollt. Prof. Dr. Markus M. Lerch, ärztlicher Vorstand und Vorstandsvorsitzender, betonte, dass durch die Ausweitung der Software auf weitere Ambulanzen des LMU Klinikums sie künftig abteilungsübergreifend über strukturierte Daten für tausende Behandlungen pro Jahr verfügen werden. Die Zusammenlegung der Integrationszentren gibt nicht nur die Möglichkeit, Fragen zu Behandlungsergebnissen und der Versorgungsqualität zu beantworten, sondern nutzt auch künstliche Intelligenz, um Entscheidungsunterstützungssysteme für die zukünftige klinische Arbeit zu entwickeln.

DR-AI-Unterstützung

Die für das DR-AI-Projekt verantwortlichen Konsortialpartner LMU-Dermatologie, LMU-Radiologie, TUM-Informatik und TUM-Ethik untersuchen, in welchen Bereichen KI in der Medizin eingesetzt werden kann. Dabei wurde ein neuer Algorithmus zur Erkennung von Hautkrankheiten entwickelt, der auf einem sogenannten multimodalen, mehrstufigen Datenzusammenführungsprozess basiert. Es wird derzeit mit realen, strukturierten Bildern und Metainformationen aus der Avelio-Software trainiert, um es in der klinischen Routine nutzbar zu machen.

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