Neue Entwicklungen in der Medizin

Bereits zum 5. Mal fand die New Ideas for Medicine (NIM) der Klinik und Poliklinik für Dermatologie und Allergologie der Technischen Universität München (TUM) am 19. und 20. November statt. La Roche Posay unterstützte die Veranstaltung, auf der die neuesten Entwicklungen und Ideen in der Medizin vorgestellt werden, als einer der Hauptsponsoren. Die wissenschaftliche Leitung hat der NIM-Initiator PD Dr. Dr. Alexander Zink.

Künstliche Intelligenz, Big Data und auch Social Media sind Entwicklungen des 21. Jahrhunderts, die an der modernen Medizin nicht spurlos vorbeigehen. Obwohl diese Neuerungen viele Möglichkeiten zur Verbesserung der Patientenversorgung, genaueren Diagnostik und zur Vernetzung bieten, gibt es auch Risiken und Herausforderungen, die beachtet werden müssen. Renommierte Experten präsentierten konkrete Anwendungsmöglichkeiten und aktuellen Projekte an der TUM.

Social Media für Ärzte

Das Thema Social Media begleitet bereits viele Menschen im Alltag und auch Ärzte erkennen immer öfter den Mehrwert für die eigene Arbeit. Da dieses Thema jedoch vergleichsweise neu ist, ist es mit vielen Unsicherheiten verbunden. Social Media kann helfen, die eigene Außenwahrnehmung zu formen, da selbst beeinflusst wird, welche Informationen nach außen dringen und welches Bild entstehen soll. Zudem bietet es die Chance, Feedback zu der eigenen Arbeit zu bekommen, eigene Publikationen bekannter zu machen und über die neuesten Entwicklungen im eigenen Fachbereich informiert zu bleiben. Demgegenüber stehen jedoch auch Risiken, wie Beleidigungen und Drohungen, alte Beiträge, die aus dem Kontext genommen werden und der eigenen Person schaden können sowie Ablenkung von anderen Dingen.

Im Rahmen der Veranstaltung wurden außerdem verschiedene Typen von Social Media-Nutzern im medizinischen Bereich vorgestellt. Sie reichen vom „Lurker“, der nur zuschaut und Informationen sammelt ohne eigene Inhalte zu teilen, über den „Networker“, der Social Media nutzt, um sein Netzwerk zu erweitern, bis hin zum „Informer“, der es sich zur Aufgabe macht, medizinische Informationen der breiten Masse zugänglich zu machen. Darüber hinaus gibt es den „Data Researcher“, der Social Media und die Rolle der Technologie in öffentlichen Gesundheitsangelegenheiten erforscht, den „Mentor & Teacher“, der sich mit Lernenden und Mentees verbindet und mit Ihnen Informationen teilt sowie den „Scientific Collaborator“, der durch Social Media auf dem neusten Stand in seinem Fachbereich bleiben möchte.

Entwicklungen in der Dermatologie

Auch in der Dermatologie gibt es viele neue Entwicklungen, die durch die Digitalisierung entstanden sind und die Patientenversorgung verbessern können. In der Diagnostik wird schon lange künstliche Intelligenz (KI) zur Untersuchung und Dokumentation von Hautveränderungen genutzt, wie z.B. bei der Video-Auflichtmikroskopie. Dies kann große Vorteile haben. Eine aktuelle Studie zeigte, dass die KI zwar vergleichbar oder der Einschätzung eines einzelnen Arztes sogar überlegen sein kann, die kollektive Intelligenz mehrerer Ärzte die KI dagegen aber übertrifft [1]. Die Nutzung von KI ist daher eine große Chance, wenn sie den Arzt im Diagnose- und Therapieprozess z.B. als Clinical Decision Support System (CDSS) unterstützen kann. CDSS sind IT-Systeme, die u.a. mit Scores, Leitlinien und Literatur befüllt werden und dann anhand der Eingabe von Symptomen oder Testergebnissen überprüfen, um welche Erkrankung es sich handeln kann und dem Arzt eine Empfehlung zur weiteren Diagnostik und Therapie geben. Heute werden Entscheidungen in der Medizin durch die individuelle Erfahrung des Arztes, Statistiken und unter den Vorgaben der personalisierten Medizin getroffen. Hier kann es jedoch zu Problemen kommen, da Ärzte gerade mit seltenen Erkrankungen oftmals wenig Erfahrung haben und diese erst spät erkannt werden. Dies soll durch CDSS verbessert werden, da sie Ärzte, Patienten und andere Mitarbeiter im Gesundheitswesen in ihren Entscheidungsprozessen unterstützen, ohne eine eigene Diagnose zu stellen. In einer randomisierten, kontrollierten Studie wurde bereits belegt, dass die Unterstützung von Ärzten mit CDSS zu einer häufiger korrekten Diagnose sowie höherer Patientenzufriedenheit führt [2].

In der Studie mit 31 Patienten mit Hauterkrankungen sollten Allgemeinärzte eine Diagnose stellen. Die Hälfte der Ärzte hatte als Hilfsmittel ein iPad mit Internetzugang zur Verfügung, die andere Hälfte hatte ein CDSS zur Unterstützung. Die Gruppe mit CDSS hat 34% häufiger eine korrekte Diagnose gestellt und auch das Vertrauen der Patienten sowie ihre Zufriedenheit war größer [2]. Eine weitere Anwendungsmöglichkeit von CDSS liegt direkt bei den Patienten, indem diese ein solches System nutzen und eine Empfehlung bekommen, ob sie mit ihrem Problem zur Apotheke, zum Arzt oder direkt in das Krankenhaus gehen sollten. Möglich sind hier Chatbots wie das Apple Programm Siri.

Personalisierte Prädikation des atopischen Ekzems

Für die Erkrankung Xerosis cutis gibt es heute keinen wissenschaftlich belegten Therapie- und Diagnostikalgorithmus sowie keine Möglichkeit der durchgängigen Hautmessung des transepidermalen Wasserverlust (TEWL) oder pH-Wertes [3]. Um dies zu ändern, ist ein Projekt an der TUM entstanden mit dem Ziel, einen miniaturisierten Hautsensor zu entwickeln, der diese Hautparameter messen kann. Dieses Wearable soll den TEWL, pH-Wert und die elektrodermale Aktivität (EDA) messen. Die EDA kommt aus dem psychiatrischen Umfeld und bemisst die Hautleitfähigkeit. Diese wird bspw. durch Stress und die damit einhergehende Schweißproduktion beeinflusst. Wie genau dieser Wert in der Dermatologie genutzt werden kann, wird derzeit erforscht. Außerdem soll es eine App zum Home-monitoring der Werte geben, damit die Patienten nicht für jede Messung zum Arzt müssen und die Werte durchgängig erfasst werden können.

Bilderkennung bei Psoriasis und atopischer Dermatitis

Die Körperstelle einer Erkrankung ist in der Dermatologie sehr wichtig für die Diagnostik und die Therapie, da manche Erkrankungen gehäuft in bestimmten Bereichen auftreten und die Therapie auch an diese angepasst werden muss. Beispielsweise sollte nicht an jeder Stelle die gleiche Kortisonstärke genutzt werden. Daher entstand an der TUM ein Projekt zur automatischen Erkennung von Körperstellen auf Fotos. Hierfür wurden aus der Bilddatenbank der TUM randomisiert Bilder ausgewählt, mit welchen ein neuronales Netz trainiert wurde, um diese Stellen automatisiert zu erkennen. Im Ergebnis erreichte das neuronale Netz beim Test eine Genauigkeit von 89%, eine Sensitivität von 79,6% und eine Spezifität von 98,4%. Diese vollautomatisierte Körperstellenerkennung kann dabei helfen, ein besseres Verständnis der Ätiopathogenese zu entwickeln, „unmet needs“ zu identifizieren und durch eine Kopplung mit 3D Hautscannern ein besseres Gesamtbild zu schaffen.

Chatbots bei Allergien

Die ausführliche Anamnese ist in der Allergologie sehr wichtig, da sie über weitere Tests und die Therapie entscheidet. Jedoch ist dies sehr zeitaufwändig und die Anamnese daher oft unvollständig. Als Lösung dieses Problems wurde ein Chatbot entwickelt, mit dem Patienten einen Online-Fragebogen ausfüllen können, der alle wichtigen Fragen zur Anamnese enthält. Die Ergebnisse des Fragebogens können lokal abgespeichert oder mit der Klinik geteilt werden. In der Klinik können sie außerdem als Arztbrief ausgegeben werden. Dieser Chatbot ist seit 1,5 Monaten an der TUM in Betrieb und es hat sich gezeigt, dass die Anamnese mit Chatbot 60% schneller ist als zuvor, und die Patienten sehr zufrieden mit der Nutzung sind.

Ab Februar wird im HAUTARZT monatlich ein Thema der NIM als Artikel in der neuen Rubrik Neue Ideen für die Medizin beleuchtet. Die nächste New Ideas for Medicine (NIM) Veranstaltung findet am 5.-6. Juni 2022 statt.

Veranstaltung

New Ideas for Medicine (NIM) – Digitale Kompetenz für Mediziner, Klinikum rechts der Isar Technische Universität München Klinik und Poliklinik für Dermatologie und Allergologie, Freitag, 19.11.2021 und Samstag, 20.11.2021, Online-Konferenz

Quellen

[1] Winkler, JK. et al. J Dtsch Dermatol Ges 2021; 19(8): 1178-1185

[2] Breitbart, EW. et al. PLoS One 2020; 15(7)

[3] Augustin, M. et al. J Dtsch Dermatol Ges 2018; 16 Suppl 4: 3-35