Cloud-Dienste im Gesundheitssektor

„Zu viele unbegründete Bedenken und zu viel Bürokratie“

28. September 2023, 13:20 Uhr | Interview: Sabine Narloch

Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Wie KI-Classifier medizinisches Personal entlasten können

connect professional: Nun ist im Gesundheitsbereich dem Thema Security besondere Aufmerksamkeit zu widmen, da es sich hier um sensible und höchstpersönliche Daten handelt. Wie wird die Sicherheit der Daten in der TMD Cloud gewährleistet?
Dobler: Bei uns werden Datenschutz und Sicherheit seit über 25 Jahren in der Produktentwicklung mitgedacht. Wir setzen auf ein mehrstufiges Verschlüsselungsverfahren und speichern die Daten in der Cloud anonymisiert. Das heißt: Wir als Betreiber der TMD Cloud haben keine Informationen dazu, zu welchem Patienten das verschlüsselte Bild oder der Befund gehören. Die Schlüssel zum Auslesen dieser Informationen liegen bei der medizinischen Einrichtung. Zudem werden die bei uns archivierten Daten natürlich auch immer gespiegelt abgelegt. Ergänzend bieten wir unseren Kunden auch Software für zusätzlichen Schutz gegen Ransomware-Angriffe an – neben den bereits vorhandenen Schutzmaßnahmen unserer Cloud-Server.

connect professional: Im Frühjahr hat Telepaxx eine Partnerschaft mit dem Münchner Softwareentwickler deepc bekanntgegeben. Welche neuen Möglichkeiten eröffnen sich dadurch für medizinisches Personal?
Dobler: Durch die Kooperation mit deepc können unsere Kunden verschiedene KI-Classifier, zum Beispiel zur Erkennung von Brüchen oder auffälligen Lungenknoten, schneller und einfacher in ihre medizinischen Workflows integrieren. Das liegt daran, dass Schnittstellen zwischen deepc und uns existieren und damit der IT-Aufwand bei der Einführung von KI deutlich verkürzt wird. Zudem wird dadurch auch ein Wechsel des KI-Classifiers einfacher. Das medizinische Personal kann also beispielsweise in der Praxis verschiedene KI-Lösungen zur Befundungsunterstützung testen und den für sie jeweils besten dauerhaft nutzen. Das entlastet das medizinische Personal bei der Priorisierung von Patienten beispielsweise in der Notaufnahme sowie die IT bei der Implementierung.

connect professional: Können Sie die KI-Classifier genauer beschreiben, insbesondere wie sie das medizinische Personal im Alltag entlasten können?
Dobler: Insgesamt gibt es aktuell über 40 Classifier, die unser Partner deepc zur Auswahl stellt. Welcher davon für eine Einrichtung sinnvoll ist, hängt von der jeweiligen Problemstellung ab. Nehmen wir das Beispiel der Notaufnahme in einem Krankenhaus: Die Wartezeiten sind lang und in der Regel wird bei der Mehrheit der Patienten nach der Erstaufnahme eine radiologische Bildgebung veranlasst wie eine Röntgenaufnahme oder ein CT. Der Arzt muss dann entscheiden, welcher der wartenden Patienten am dringendsten eine Behandlung benötigt. Hier kann ein KI-Classifier, der Schlaganfälle erkennt, helfen. In der Arbeitsliste auf seinem PC werden auffällige CT-Aufnahmen gekennzeichnet und der Arzt kann diese bevorzugt ansehen und den Verdacht der KI bestätigen oder negieren. Verhärtet sich der Verdacht auf einen Schlaganfall, wird er diesen Patienten, einem Patienten mit einer Platzwunde am Kopf aber unauffälligem CT vorziehen. Analog funktioniert das mit KI-Classifiern, die Brüche erkennen oder Veränderungen in der Lunge.

connect professional: Wie ist grundsätzlich Ihre Einschätzung zum Themenkomplex Digitalisierung im Gesundheitsbereich?
Dobler: Wir haben in Deutschland eine sehr gute medizinische Versorgung. Allerdings riskieren wir diese durch zu viele unbegründete Bedenken und zu viel Bürokratie. Das Personal in den Kliniken ist allerorts überlastet – nicht nur die Pflege und die Ärzteschaft, auch das IT-Personal. Wir brauchen daher dringend digitale Prozesse, die sektorübergreifend funktionieren – beispielsweise von der stationären Behandlung im Krankenhaus zur ambulanten Versorgung. Dazu müssen Daten sicher fließen können. Cloud-Lösungen können uns dabei helfen, das zeigen andere Länder und Branchen. Die technischen Möglichkeiten sind da, um das Gesundheitssystem für alle Beteiligten zu verbessern, wir müssen sie nur nutzen.

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