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In der personalisierten Medizin sind grosse Datenmengen der Schlüssel zum Erfolg. Die Verknüpfung der individuellen medizinischen Vorgeschichte mit genomischen Daten und der aktuellen Forschungslage können eine zielgerichtete Behandlung ermöglichen. Dem Arzt allein ist es jedoch nicht möglich, sämtliche Informationen zu kennen und zu analysieren. Ein Supercomputer soll nun erlauben, dieses Problem zu bewältigen. Werden Patienten zukünftig von Dr. Watson behandelt? 

Bereits 2006 wurde bei IBM die Idee geboren, ein Computersystem zu entwickeln, das natürliche Sprache verstehen und wie ein Mensch antworten kann. Mit dem Supercomputer Watson ist dies nun gelungen. Das erste Mal stellte Watson 2011 sein Können in der Quizshow Jeopardy! unter Beweis. Hierbei wird auf eine Frage keine vorgegebene Antwort ausgewählt, sondern die Frage selbst muss formuliert werden. Oftmals handelt es sich sogar um mehrere Sätze, Rätsel oder Wortwitze. Trotz dieser schwierigen Herausforderungen konnte Watson das Duell gegen die Rekordchampions Ken Jennings und Brad Rutter für sich entscheiden. Doch der Einsatz des Supercomputers geht weit über das Gewinnen von Quizshows hinaus. Zukünftig sollen auch Mediziner von Watsons Fähigkeit profitieren. Haig A. Peter, Senior Executive Consultant bei IBM Research in Zürich - Cognitive Computing Ambassador / Healthcare and Life Sciences, stellte im Rahmen des «Meet & Greet by IACULIS mit Persönlichkeiten aus Medizin und Wissenschaft» mögliche Anwendungen von Watson in der personalisierten Medizin vor.

«Aus Big Data wird ein Tsunami von Daten»

Die Menge an verfügbaren Daten steigt kontinuierlich. Schätzungen zufolge wird es bis 2025 etwa 165 Zettabytes (ZB) an Daten geben. 1 ZB entspricht 1021 Bytes. Um sich diese Menge an Daten überhaupt vorstellen zu können, hier folgendes Rechenbeispiel von Haig Peter: «Wenn man Tablets mit einer Speicherkapazität von 128 GB stapelt, kann man mit nur 44 ZB die gesamte chinesische Mauer nachbauen. Allerdings ist diese dann 23 Meter hoch.» Die erwartete Datenmenge ist nun fast vier Mal grösser als in diesem Beispiel. Allein im Jahr 2016 wurden über 1 Million neue medizinische Publikationen in PubMed indexiert. Selbst innerhalb eines einzigen Fachbereichs hat kein Arzt die Zeit, sämtliche aktuellen Veröffentlichungen zu lesen.

Watson als medizinisches Assistenzsystem

Auf Grund seiner Fähigkeit, Daten nicht nur zu sammeln, sondern durch kontinuierliches Lernen auch zu verstehen, kann Watson bei der Diagnosestellung unterstützen. Im Bereich der Onkologie wurde der Supercomputer bereits erfolgreich eingesetzt. Im Rahmen einer an der Universität von Tokio durchgeführten klinischen Studie konnte Watson bei einer Patientin eine seltene Leukämieform erkennen, die von den Ärzten vorher nicht diagnostiziert worden war. Möglich machte dies ein Abgleich ihrer Genomdaten mit denen von 20 Millionen anderer Krebspatienten. Das System benötigte dafür lediglich 10 Minuten.

Bei der Unterstützung im klinischen Alltag wurden ebenfalls schon erste Versuche mit Watson unternommen. Das System kann einem Arzt beispielsweise helfen, sich auf die Konsultation mit dem nächsten Patienten besser und effektiver vorzubereiten. Anhand der medizinischen Vorgeschichte und seinem Wissen in diesem Bereich macht Watson Vorschläge, welche Fragen dem Patienten gestellt werden sollten oder welche klinischen Untersuchungen sinnvoll wären.

Auch bei der Analyse von medizinischem Bildmaterial könnte Watson in Zukunft zu Verbesserungen führen. Das System ermöglicht die Prozessierung von Bildern und den Vergleich mit älteren Aufnahmen, Bildern anderer Patienten oder der aktuellen Literatur. Damit könnten selbst kleine Anomalien in kurzer Zeit festgestellt und hinsichtlich ihrer medizinischen Relevanz bewertet werden.

Der Mensch bleibt der Experte

Ungeachtet dieser technischen Möglichkeiten, entscheiden jedoch immer noch Menschen über die Vorschläge des Systems. Es geht lediglich darum, Prozesse zu vereinfach und schneller zu machen. Vor allem im Bereich der Mustererkennung ist der Computer dem Menschen überlegen. Mit seiner langjährigen Erfahrung ist allerdings der behandelnde Arzt derjenige, der der Maschine sagt, was richtig und was falsch ist. Das Ziel ist also letztlich, durch eine Zusammenarbeit von System und Mensch, die bestmögliche Behandlung zu ermöglichen.

von Dr. rer. nat. Christin Döring und Sonia Fröhlich de Moura, IACULIS GmbH

Bibliografie:

  • Vortrag von Haig A. Peter im Rahmen des «Meet & Greet by IACULIS mit Persönlichkeiten aus Medizin und Wissenschaft» http://iaculis.ch/aktuelles
  • Computer Wins on ‘Jeopardy!’: Trivial, It’s Not; The New York Times; veröffentlicht am 16. Februar 2011
  • IBM Watson erkennt seltene Krankheit, rettet Frau das Leben; futurezone.at; veröffentlicht am 07. August 2016
  • Medline trend: automated yearly statistics of PubMed results; http://dan.corlan.net/medline-trend.html

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