Universitätsspital Basel: KI hält Einzug in den Spitalalltag
Das Universitätsspital Basel (USB) nutzt künstliche Intelligenz, um klinische Prozesse zu unterstützen. Patient*innendaten aus verschiedenen medizinischen Systemen werden automatisch zusammengeführt und mit Large Language Models (LLMs) aufbereitet. Erkenntnisse aus diesen Projekten könnten wegweisend für den gesamten Gesundheitssektor sein.
2024-12-09, 14:00 Uhr
Ärztinnen und Ärzte verbringen etwa die Hälfte ihrer Arbeitszeit mit IT-Systemen, vor allem für Informationssuche und Dokumentation. Das Unispital Basel setzt neu künstliche Intelligenz im Praxisalltag ein, um das Personal bei diesen Aufgaben zu unterstützen.
Neue Ära Präzisionsmedizin dank Large Language Models
Gesundheitsdaten von Patientinnen und Patienten lagen bislang in den spezialisierten IT-Systemen der einzelnen Abteilungen - von Radiologie über Pathologie bis hin zum Labor - und meist in Form von Freitext vor. Das USB hat mit einem Clinical Data Warehouse zunächst die technische Basis geschaffen, diese fragmentierten Daten zu vereinheitlichen. Mit dem Einsatz von LLMs können diese KI-Systeme medizinische Freitexte verstehen und die relevanten Informationen aufbereiten. Was früher stundenlange manuelle Zusammenstellung erforderte, geschieht nun in Sekundenschnelle. Eine interne Studie zeigte, dass die Empfehlungen der LLMs in 97 % der Fälle mit den Entscheidungen interdisziplinärer Tumorboards übereinstimmen. In der Prostatakrebsbehandlung beispielsweise wird das System durch das Team um PD Dr. Wetterauer bereits evaluiert, um auf Basis evidenzbasierter Leitlinien Therapieoptionen anzuzeigen.
Technische Infrastruktur und Datenschutz
Das USB nutzt ein leistungsstarkes GPU-Cluster, das eine vollständig lokale Verarbeitung sensibler Patient*innendaten ermöglicht. Dies liegt im Rahmen der Vorgaben des neuen Datenschutzgesetzes der Schweiz. Eine eigens entwickelte Governance-Struktur stellt die Einhaltung ethischer und sicherheitsrelevanter Anforderungen sicher.
Die neue Zukunft des Praxisalltags mit künstlicher Intelligenz
Die LLM-Technologie wird derzeit in der Onkologie, Dermatologie, Psychosomatik, Pathologie und Radiologie und Weitere getestet. Damit knüpft das USB an die bisherigen Erfolge bei der Bilderkennung mittels Convolutional Neural Networks (CNN) in der Radiologie an. Die breite Beteiligung unterschiedlicher Abteilungen zeigt die vielseitigen Einsatzmöglichkeiten der Technologie, von der Diagnostik bis zur Optimierung administrativer Prozesse. Erkenntnisse aus diesen Projekten könnten wegweisend für den gesamten Gesundheitssektor sein.
Diese Medienmitteilung wurde mithilfe von künstlicher Intelligenz verfasst.
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