Die Digitalisierung wird im Krankenhaus in den nächsten 10 Jahren einen kontinuierlich wachsenden Einfluss haben, in Diagnose, OP und Verwaltung.

Digitalisierung im Krankenhaus ergibt sich aus der immer weiter fortschreitenden IT-Durchdringung auf technischer Ebene und darauf aufbauend einer Abwicklung aller Prozesse in elektronischen Systemen. Diese eher abstrakte Beschreibung wird verständlicher, wenn man sich das Bild eines papierlosen Krankenhauses verdeutlicht. Untersuchungstermine lassen sich in einem elektronischen Terminkalender nicht nur viel schneller anfragen als auf einem Papierformular, sondern auch gleich konkret festlegen. Zudem wird damit automatisch der klinikinterne Haustransport angemeldet und benötigte Untersuchungsmaterialien bestellt. Neben der Beschleunigung sind Automatisierungen ein wesentlicher Vorteil einer hohen IT-Durchdringung.

Grundlegende Trends in IT, Telekommunikation und Medizintechnik

Wenn die Fachanwender nicht überall und jederzeit performant die IT-Systeme nutzen können, dann werden die Digitalisierungsgewinne nicht ausgeschöpft. Ein wesentlicher Baustein ist dabei ein leistungsfähiges WLAN, welches die gesamte Liegenschaft abdecken muss.

Leistungsfähige Netzwerke verbinden zudem Medizintechnik und Haustechnik. Die ubiquitäre Digitalisierung manifestiert sich auch in immer mehr Technik, die Daten empfängt und versendet. Neben Medizintechnik benötigen auch klassische Haustechnik und die interne Logistik einen Netzwerkanschluss zur automatischen Steuerung und effizienten Nutzung. Entscheidend für die Digitalisierung im Gesundheitswesen ist dabei die höhere IT-Durchdringung in allen Bereichen und Prozessen. Damit ergibt sich eine höhere Qualität bei gleichzeitig höherer Produktivität und damit mehr Nutzen, Sicherheit und Geschwindigkeit für den Patienten. Die IT im Krankenhaus muss sich daher bevorzugt um die klinischen Prozesse kümmern!

Vorteilhafte Kombination von Medizintechnik und IT

In der Zukunftsperspektive werden alle technischen Bereiche aufgrund der IT-Durchdringung zusammengeführt werden. Als Organisation profitiert die Klinik dabei von der gegenseitigen Befruchtung der unterschiedlichen Professionen von Medizintechnikern, Architekten, Gebäudemanagern, Logistikern und IT. Die Medizintechnik ist aufgrund des direkten Patientenkontaktes stärker von gesetzlichen bzw. normativen Regelungen als die IT-Entwicklung beeinflusst. Dabei liegt der primäre Fokus von Medizintechnikern immer in der Verhinderung von Patientenschäden. Originäre IT-Systeme hingegen bleiben typischerweise ohne physischen Patientenkontakt, so dass Fehlerfälle in der Softwarenutzung zum gelebten unaufgeregten „Tagesgeschäft“ gehören. Von einer engeren Zusammenführung dieser beiden Bereiche profitieren damit beide Fachgruppen. Die IT gewinnt mehr von Strukturen, Prozess- und Sicherheitsdenken sowie der Dokumentationsexpertise. Die Medizintechnik wird von der dynamischeren IT-Entwicklung beschleunigt und profitiert von der Vernetzungs- und Sicherheitsexpertise.

Kombination von Medizintechnik mit Künstlicher Intelligenz

OP-Roboter sind ein prominentes und anschauliches Beispiel von Medizintechnik in Kombination mit Künstlicher Intelligenz (KI). Sie versprechen durch Automatisierung für Patienten und Nutzer eine höhere Genauigkeit und damit Qualitätskonstanz. Aufgrund der sowieso bestehenden räumlichen Entfernung zwischen Patienten und Operateur sind zukünftig Entwicklungsschritte für Fernbehandlungen vorstellbar. Gleichzeitig stehen OP-Roboter aber auch unter kritischer Beobachtung bezüglicher ihrer Effizienz im Gesamtprozess. Der erhebliche Aufwand bei den Infrastrukturvoraussetzungen, den Verbrauchsmaterialien und dem Anwendertraining kann nicht vernachlässigt werden.

Noch verbreiteter als OP-Roboter sind Kameras im OP-Saal. Neben den Endoskopen werden von Mikroskopen, bei der Raumüberwachung, von OP-Leuchten, bei der Videotelefonie und mittels Helmkameras Bewegtbilder erzeugt. Diese müssen übertragen, weitergeleitet und gespeichert werden. Über die Jahrzehnte hinweg hat sich dabei die Datenmenge quantitativ und qualitativ vervielfacht. Exemplarisch geht für die Videoendoskopie der Trend in Richtung „8K-Auflösung". Dieser zukünftige evolutionäre Schritt bedingt (erneut) eine Vervierfachung der Bilddatenmenge auf mehr als 30 Mio. Bildpunkte und dies mehrere Dutzend Male pro Sekunde. Damit generiert ein einzelnes Endoskop schon 1 Terabyte Daten pro Stunde. Die IT-technischen Aufwände, mehrere solcher Bildquellen verzögerungsfrei zu übertragen und zu speichern sind erheblich.

Wesentlich für die Effizienz des OPs ist aber die intuitive Steuerung der gesamten Technik. Mittels „intelligenter" Algorithmen lassen sich beispielsweise die Phasen einer OP erkennen und automatisch Geräte anpassen oder nachgelagerte Prozesse starten. Die medizinischen Fachkräfte werden so von manuellen und anspruchslosen Steuerungsaufgaben entlastet. Die Dokumentation der aufgezeichneten Operation bedarf erheblicher Arbeitszeit des Operateurs, wenn er mühsam aus seinem Videomaterial die relevanten Szenen erst suchen und beschreiben muss. Hier können Bilderkennungsalgorithmen vorselektieren und die entscheidenden Szenen zuschneiden und annotieren. Durch ähnliche Werkzeuge aus dem Umfeld der KI können Fragestellungen der Forensik und Qualitätssicherung automatisiert werden.

IT in der Medikation

Bei der medikamentösen Therapie von Patienten zeigen sich in verschiedenen Aspekten wesentliche Weiterentwicklungen. Einerseits werden Verschreibung und Dosierung individueller und zusätzlich erfolgt die Zusammenstellung näher am Patienten. Ausgehend von zentralen Packautomaten über die zentrale Blisterproduktion zur Verblisterung im Patientenzimmer wird zwischenzeitlich am Ausdrucken der Arzneimittel geforscht. Weiterentwickelte Techniken aus dem additiven 3D-Druck erzeugen dabei patientenindividuelle Wirkstoffmengen auf applizierbaren Trägern. Wie der logistische Teil der Arzneimitteltherapie lässt sich die Patientensicherheit mit fortgeschrittenen IT-Techniken wesentlich verbessern. Systeme zum automatischen Abgleich der Verordnungen mit Kontraindikationen, Allergien und Patientenmerkmalen sind dafür schon lange im Einsatz. Ein sehr prominentes Alltagsproblem ist dabei die so genannte „Alert Fatique". Dabei wird aufgrund der Meldungsfülle der weit überwiegende Teil übergangen bzw. nicht beachtet. Über lernende „intelligente“ Algorithmen können die Anwender deutlich entlastet werden: Im Verlauf des Patientenaufenthaltes können die Hinweise gewichtet werden - das System lernt also mit. Ebenso kann es mit der Entwicklung des Anwenders „lernen" und sich so an den Wissensstand des Verordners anpassen. Einiger Entwicklungsbedarf steckt noch in der vollautomatischen Integration des weltweit weiterentwickelten Wissensstandes. Wie können diese externen Fortschritte in das jeweilige lokale System integriert und nahtlos mit dem schon erreichten Zustand kombiniert werden?

Bilderkennungsalgorithmen vielfältig anwendbar

Bilderkennungsalgorithmen haben im letzten Jahrzehnt sehr von den Fortschritten der KI profitiert. Gerade in der bildgebenden Diagnostik bieten sich vielfältige Nutzungsszenarien. Beispielsweise werden bei einer Dünnschicht-Computertomographie des Thorax hunderte Schnittbilder erzeugt, deren komplette Betrachtung schon aus quantitativen Gründen viel Zeit erfordert. Algorithmen können jedoch die wesentlichen Strukturen vorselektieren, Verläufe visualisieren sowie Normabweichungen und pathologische Teile hervorheben. Der Radiologe kann so mehr Zeit an den relevanten Stellen einsetzen. Damit werden Produktivität und Qualität wesentlich gesteigert, zumal solche IT-Systeme weltweit skalieren. Der einzelne Radiologe wird so produktiver, in der Gesamtheit werden dennoch mehr Spezialisten benötigt werden. Denn die Ausbreitung der Technik und das Datenvolumen wachsen noch schneller als die Prozesseffizienz. Zudem verändert sich die inhaltliche Ausrichtung einerseits durch Kombination von Diagnostik und Therapie in der interventionellen Radiologie. Andererseits erleichtert die Digitalisierung die Verknüpfung der Bildgebung mit z.B. Laborparametern zu einer fachübergreifenden und abschließenden Diagnostik direkt aus einer Hand.

Die Vernetzung von Wissen aus verschiedenen Gebieten kombiniert mit großen Datenbeständen und Rechenleistung eröffnet neuartige Anwendungsgebiete. Beispielsweise lassen sich Bilddaten und Funktionsdiagnostik korrelieren, so dass aus CT-Bildern auf funktionale Lungenparameter geschlossen werden kann. Damit werden eingeschränkte Patienten von anstrengender Funktionsdiagnostik entlastet.

Die Anwendbarkeit von fortschrittlichen Bilderkennungsalgorithmen wurde auch in der Pathologie und Dermatologie demonstriert. Dabei erhöht sich die Komplexität noch einmal, da für die sachgerechte Analyse die Bilddaten deutlich mehr externer Zusatzinformationen bedürfen.

Die Digitalisierung baut auf eine umfassende IT-Durchdringung und verschmilzt Medizin- und Haustechnik mit der IT. Die Organisation als auch die beteiligten Fachkräfte profitieren davon. Große Datenmengen, Rechenleistung und „intelligente Algorithmen“ ermöglichen zusätzliche Erkenntnisgewinne und dramatische Verbesserungen der Produktivität. Patienten profitieren zudem von Qualitätskonstanz und individuellerer Behandlung.