Für eine effektive Nutzung von KI-Anwendungen im Krankenhaus ist die Integration und Zugänglichkeit von Daten notwendig. Daten sollten aus vielfältigen Quellen stammen, darunter elektronische Patientenakten (EPA), Laborinformationssysteme (LIS), Radiologieinformationssysteme (RIS), bildgebende Verfahren (PACS), klinische Entscheidungsunterstützungssysteme, Sensoren und Wearables sowie administrative Systeme. Auch externe Datenquellen wie Versorgungsdaten, Registerdaten oder genetische Informationen können relevante Ergänzungen liefern.
Die Zugänglichkeit der Daten für KI-Modelle erfordert dabei eine zentrale, standardisierte Datenplattform, die strukturierte und unstrukturierte Daten effizient verarbeitet. Dabei sind Datenschutz- und Sicherheitsstandards zwingend einzuhalten. Die Nutzung von Data Lakes oder Health Data Warehouses kann helfen, große Mengen heterogener Daten in strukturierter Form bereitzustellen.
Ein Data Lake ist ein großes Repository für Rohdaten aller Art, während ein Health Data Warehouse ein speziell auf die Gesundheitsdatenbranche zugeschnittenes Data Warehouse ist, das strukturierte und bereinigte Daten für Analysen und Reporting bereitstellt. Data Lakes sind flexibler und besser skalierbar, während Data Warehouses eine schnellere Abfrageleistung bieten.
Mittels ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load) werden Rohdaten aus den Quellsystemen extrahiert, in ein einheitliches, KI-fähiges Format transformiert und zentral gespeichert. Interoperabilitätsstandards wie HL7 FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) spielen dabei eine zentrale Rolle, da sie eine standardisierte Kommunikation und Formatierung medizinischer Daten ermöglichen.
HL7 FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) ist ein Standard von Health Level Seven International (HL7) für den Datenaustausch im Gesundheitswesen. Er ermöglicht den elektronischen Austausch von Gesundheitsdaten zwischen verschiedenen IT-Systemen und Anwendungen im Gesundheitsbereich. FHIR zielt darauf ab, die Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen zu verbessern und den Datenaustausch zu vereinfachen.
Zur Vereinheitlichung der Daten sind semantische Normalisierung und Mapping erforderlich, etwa durch Nutzung standardisierter Terminologien wie SNOMED CT, LOINC oder ICD. Für die Integration verschiedener Systeme kommen APIs und Middleware-Lösungen zum Einsatz, die als Schnittstellen zwischen den Systemen fungieren. RESTful APIs, die FHIR-konform sind, bieten sich besonders an, da sie leicht skalierbar und mit modernen Softwarearchitekturen kompatibel sind.
Eine RESTful API ist eine Art von Programmierschnittstelle (API), die nach dem REST-Architekturstil (Representational State Transfer) entwickelt ist. Sie ermöglicht die Kommunikation zwischen verschiedenen Systemen über das Internet und verwendet HTTP-Methoden, um Daten abzurufen, zu erstellen, zu aktualisieren und zu löschen.
Um eine reibungslose Integration zu gewährleisten, ist zudem ein kontinuierliches Monitoring der Datenqualität und eine Governance-Struktur notwendig, die klare Verantwortlichkeiten für Datenpflege und -nutzung definiert. So entsteht eine robuste Dateninfrastruktur, die KI-Anwendungen im klinischen Alltag zuverlässig unterstützt.
KI-Anwendungen im Krankenhaus bieten Potenzial zur Verbesserung der Patientenversorgung, etwa durch Diagnostik, Therapieempfehlungen oder Ressourcenmanagement. Dennoch bestehen erhebliche Schwachstellen bei der Integration und Zugänglichkeit von Daten. Häufig sind Daten in isolierten Systemen gespeichert, uneinheitlich strukturiert oder datenschutzrechtlich schwer zugänglich. Die fehlende Interoperabilität zwischen Krankenhausinformationssystemen erschwert zudem eine umfassende Nutzung von KI. Auch mangelt es an standardisierten Schnittstellen und klaren Regelungen zur Datenfreigabe. Um das volle Potenzial auszuschöpfen, sind strukturierte Datenformate, sichere Dateninfrastrukturen und klare ethisch-rechtliche Leitlinien unerlässlich. So kann KI wirksam und verantwortungsvoll eingesetzt werden.
Autor: Wolf-Dietrich Lorenz
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