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Giovanni Ferrando, Genua, Italien, 1965.
Der Elektronikingenieur ist Produktmanager für die Enterprise Imaging Line bei Ebit, einem Unternehmen des Esaote-Gruppe mit Schwerpunkt auf medizinischer IT. Er beschäftigt sich seit mehr als 20 Jahren mit der Entwicklung von PACS-Systemen und verfügt über besondere Expertise im Bereich der radiologischen und kardiologischen Bildgebung sowie der Strahlentherapielösungen. Er liebt Sport und Reisen.
Ein Datensystem ist eine Brücke zwischen Patientenversorgung und gesellschaftlichem Wohlergehen. KI-Eingriffe sind unerlässlich, müssen jedoch so gestaltet sein, dass es der menschlichen Kreativität überlassen bleibt, Lösungen zu finden.
Wir alle sind Produzenten und Konsumenten von Informationen, die ausgehend von Daten (dem Rohstoff des Wissens) Wege und Prozesse verfolgen, die dem Bewusstsein Gestalt verleihen, einem Orientierungsinstrument in allen Bereichen. Im Gesundheitswesen haben die sich durch die zunehmende technologische Kapazität ergebenden neuen Möglichkeiten der Datenerfassung zu einem exponentiellen Wachstum der verfügbaren Datenmenge geführt. Dies eröffnet Möglichkeiten für einen erheblichen Fortschritt im Hinblick auf das Wohlergehen der Gemeinschaft, in der das Unternehmen tätig ist, erhöht jedoch gleichzeitig die Komplexität durch die Einführung neuer Datentypen (Genotyp und Phänotyp) erheblich.
Darüber hinaus hat die Einführung europäischer Datenschutzbestimmungen jeden Produzenten, Manager und Verbraucher von Daten dazu gezwungen, die Qualität des langen Prozesses in Frage zu stellen, durch den Informationen zu geteiltem Wissen werden.
Ebit, das auf Informationssysteme spezialisiertes Unternehmen des Esaote-Gruppe, schützt und organisiert seit den 1990er Jahren die während des Diagnoseprozesses in der Kardiologie und Radiologie gesammelten Daten. Seine Systeme ermöglichen die Erfassung und Verwaltung sensibler Gesundheitsdaten, die für den Patienten einen Mehrwert darstellen.
Dieser Vorteil muss genutzt werden, indem ein Gleichgewicht zwischen Vertraulichkeit und Zugänglichkeit gewährleistet wird, das dazu beiträgt, das Vertrauensverhältnis zwischen Arzt und Patient zu stärken. Und dieses basiert größtenteils auf der Achtung der Privatsphäre, der Aktualität der Intervention und einer konsistenten Sicht auf die klinische und persönliche Vorgeschichte derjenigen, die sich auf einer Gesundheitsreise befinden.
Bei allen gesammelten Informationen handelt es sich um eine Darstellung, die Ärzten alle zur bestmöglichen Interpretation des Krankheitsbildes eines Patienten erforderlichen Elemente bietet. Oftmals können diese Informationen jedoch auf den ersten Blick wie ein abstraktes Bild erscheinen, als komplex, dispersiv, und verschwommen. Ziel der Menschen, die bei Ebit arbeiten, ist die Entwicklung von Instrumenten, die die klinische Praxis unterstützen, indem sie die einfache und unmittelbare Navigation komplexer Informationen ermöglichen, wie sie beispielsweise bei der Interpretation klinischer Anzeichen und Symptome berücksichtigt werden, in der Medizin als Semiotik bekannt.
Im Rahmen der Entwicklungsarbeit wird großen Wert darauf gelegt, dass diese Instrumente die zentrale Rolle des Arztes als Hauptakteur in den diagnostischen und therapeutischen Entscheidungsprozessen wahren. Die Fähigkeit, Daten verfügbar zu machen und Patienten sowie Ärzten, die die Patientenversorgung weiterverfolgen, ein angemessenes Maß an Servicekontinuität und Redundanz zu gewährleisten, erfordert ein hohes Maß an Komplexität –etwas, in dessen Bewältigung Ebit aufgrund seiner Führungsposition auf dem italienischen und internationalen Markt über langjährige und umfassende Erfahrung verfügt.
Ebit stellt sich dieser Herausforderung, indem es die neuesten Cloud- und Cloud-Speichertechnologien nutzt und volle Unterstützung und Kompatibilität mit internationalen Integrationsstandards im medizinischen Bereich gewährleistet. Über das Cloud-Verteilungsportal oder durch Integrationen mit regionalen/betrieblichen elektronischen Gesundheitsakten können Einzelpersonen mit voller Sicherheit und Vertraulichkeit auf ihre eigenen Berichte zugreifen und entscheiden, ob sie diese mit ihrem persönlichen Arzt teilen möchten. Dank des herstellerneutralen Archivs und seiner Dokumente sowie Bio-Images kann das medizinische Personal von einem einzigen, zentralen Repository aus auf die gesamte Krankengeschichte des Patienten zugreifen.
Diese leistungsstarken Tools liefern eine große Menge an Daten, sowohl in Textform (Anamnesedaten, diagnostische Fragen, Berichte, Labortests) als auch in ikonografischer Form (Bilder), die vom Klinikpersonal teils dringend ausgewertet werden müssen. Dieselben Daten müssen dann dem Patienten (und damit dem behandelnden Arzt) im Rahmen des Berichts in einem Format zur Verfügung gestellt werden, das einer Vorlage gemäß den Empfehlungen der nationalen und europäischen Gesellschaften für Radiologie und Kardiologie entspricht.
Daher ist eine Vereinfachung erforderlich, die mithilfe von KI-Techniken effektiv angegangen werden kann. In unseren Lösungen kommt künstliche Intelligenz zum Einsatz, die Fachkräfte dabei unterstützt, ihre Sicherheit zu stärken, die Entscheidungsfindung zu erleichtern und den Dialog zu fördern.
Der Schwerpunkt liegt auf der Optimierung des Arbeitsablaufs durch Priorisierung (Triage) der Auswertung diagnostischer Untersuchungen sowie auf Datenanalysen für Echtzeiteinblicke in klinische und administrative Daten.
Eine besondere Herausforderung stellt der Einsatz von Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) dar, mit denen aus den Texten der Berichte relevante Informationen extrahiert werden, die für die Erstellung strukturierter Berichte gemäß den von medizinischen Fachgesellschaften vorgeschlagenen Standards und deren Klassifizierung für Wissenschafts- und Forschungszwecke unerlässlich sind. Die Herausforderungen in diesem Bereich sind komplex, aber lohnend und erfordern die Verwendung eines innovativen Ansatzes, der auf vortrainierten neuronalen Sprachmodellen basiert. Dieser Ansatz hat den Vorteil, dass er ganz einfach auf verschiedene Domänen und Berichtstypen erweiterbar ist und über umfangreiche Fähigkeiten im Leseverstehen verfügt (Negation, Synonyme, Abstraktion usw.).
Die KI bringt aber auch Probleme mit sich und zwar erstens bezüglich der Verfügbarkeit einer ausreichenden Menge an Informationen, die zum Anlernen des Netzwerks erforderlich sind, um ein Mindestmaß an Verallgemeinerbarkeit zu erreichen. Und zweitens in Bezug auf gesetzgeberische und ethische Aspekte (man denke beispielsweise an die Ermittlung der Verantwortung für den Fall einer falschen Vorhersage bei der Verwendung solcher Tools).
Die Mission von Ebit bei seinem Ansatz zum Daten-Komplexitätsmanagement besteht darin, den Menschen im Mittelpunkt des Entscheidungsprozesses zu halten und ein Lösungsportfolio bereitzustellen, das den Zugang zu Informationen vereinfacht und die Aufmerksamkeit der Kliniker auf die für ihre Tätigkeit wichtigsten Aspekte lenkt.
Eine weitere Garantie für unseren menschenzentrierten Ansatz ist die Mitgliedschaft von Ebit-Esaote im europäischen Regulierungssystem, das sich als erstes Unternehmen zum Ziel gesetzt hat, angesichts des Algorithmus ein System ethischer Richtlinien zum Schutz von Demokratie und Privatsphäre zu schaffen. Der „europäische Weg“ erfordert, dass Algorithmen mit Daten gefüttert werden, die die europäischen Werte der Privatsphäre und der individuellen Freiheiten widerspiegeln, und das macht eine sorgfältige Datengestaltung noch strategischer. Ein weiteres Ziel zur Gewährleistung der Einbindung von Personen ist die Überwindung algorithmischer Systeme, die durch Black Boxes gekennzeichnet sind. Die Daten müssen in Systeme eingegeben werden, die es ermöglichen, auch für Laien zu verstehen, wie sie funktionieren und Entscheidungen treffen. Auf diese Weise wird die Datenkomplexität Formen annehmen, die den Zugang zum Bewusstsein immer einfacher machen.
