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Wiedereinweisungen in Krankenhäuser in die Aktivitäten der Convergent-Ana- interventionellen Ultraschalls in der
nach vermeintlich erfolgreich abgeschlos- lytics-Community. Ihre beeindruckende Intensivmedizin – zum verbesserten
sener Krankenhausbehandlung sind ein Demo zeigte, wie lokale und externe Monitoring der Lokalanästhesie. Und er
zentraler Ansatzpunkt für KI. Abschläge Entwickler die Herausforderungen der blickte zurück auf HAL 9000, den fik-
bei der Vergütung in den USA sind KI-ML-Entwicklungsarbeit für Ent- tiven Computer des Raumschiffs Dis-
hier ebenso eine Herausforderung wie scheidungen in Echtzeit meistern: Die covery – 2001: Odyssee im Weltraum:
die Beurteilung von Behandlungsqua- Plattform IRIS erlaubt mit distributed „Haben Sie trotz Ihrer enormen Intelli-
lität und Patientennutzen in der Kom- AI/ML automatisiertes Datentrainieren genz jemals darunter gelitten, dass Sie
munikation der Häuser, erläuterte Amir und Anpassen von Prädiktionsmodellen von Menschen abhängig sind, um Ihre
Samary von InterSystems. Seine Demo – auch im Gesundheitswesen .... „integra- Aufgaben auszuführen? – Nicht im
zeigte, wie KI die Wahrscheinlichkeiten ted ML made easy“. Geringsten! Ich arbeite gern mit Men-
für eine Rehospitalisierung erkennt – mit schen“.
Daten aus multiplen Quellen und zu vor- Der Fortschritt erfordert Der Tenor: Engagieren wir uns alle,
angegangenen Episoden, bereinigt auf unser Engagement nehmen wir Einfluss, sehen wir Techno-
der Plattform HealthShare, interoperabel Alle müssen an einem Strang ziehen – logie als Unterstützung und nicht erset-
dank FHIR und IHE … mit Scoring in Anwender, Hersteller, Politik und ihre zend – so lässt sich KI für enorme Vor-
Echtzeit, mit Visualisierung im KIS und Verbände – um Digitalisierung auf Basis teile im Gesundheitswesen und darüber
angepasst an den Entscheidungsbaum. von Interoperabilität voranzubringen, hinaus umsetzen!
forderte Dr. Ammon. Auf diesem Fun- Autor: Michael Reiter
Die fünf Projektschritte: dament kann sich KI dann zum „Bes-
explore, prepare, build, ten“ (und nicht zum „Schlimmsten“) in
deploy, adopt der Menschheitsgeschichte entwickeln, Melden Sie sich bitte hier für den Zugang
Das technische Framework für KI interpretierte Ralf Geldhäuser von Inter- zu den Vortragsaufzeichnungen an:
beschrieb Thomas Nitzsche von Inter- Systems Stephen Hawking. Sein Kollege intersystems-virtuell.expo-ip.com
Systems – mit einem Standardpro- Jochen Scharafin verglich die nachhal-
zess als Beispiel. Am Anfang steht die tigen Potenziale von KI als unterstüt- Die Veranstaltung ist noch bis zum
Frage - welche Daten (Volumen, Status zender – nicht den Menschen ersetzen- 31. März online zugänglich.
der Bereinigung) liegen vor? Im nächs- der – Technologie mit dem Einzug des
ten Schritt bereinigt und standardisiert
man die Daten, identifiziert die „Quelle
der Wahrheit“ – und schwört das Team
darauf ein. Welche Anwendungen brin-
gen den größten Mehrwert? Mit welchen
Vorhersagen und Klassifizierungen lassen
sich nachvollziehbare Entscheidungsfin-
dungen erzielen?
Neben der starken Plattform und
den Tools für „healthy“ Daten spielt das
Projektmanagement eine wichtige Rolle.
Für ein geeignetes Projektteam sind Skills
zusammenzubringen– mit einem breiten
Spektrum an „Personas“, also Funktio-
nen, um ein Projekt auch zum Ergebnis
zu führen. Um den KI-ML-Prozess zu
beschleunigen, sollten Spezialisten wie
InterSystems früh eingebunden werden.
Ein „Feuerwerk“ boten die InterSystems-
Mitarbeiter Sergey Lukyanchikov und
Eduard Lebedyuk – mit einem Einblick Die „AI+ML Journey“

Krankenhaus-IT Journal 1 /2021
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