„Es macht das IKIM so einzigartig, dass es die Vision verfolgt, Versorgung, Laboranalysen, ärztliche Expertise, also Diagnostik und Therapie, mit KI zu verbessern und die sich daraus ergebenden Vorteile zeitnah den Menschen im Krankenhaus zugute kommen zu lassen“, sagt Jens Kleesiek, „also wirklich ein Institut der Krankenversorgung zu sein.“
Translation bedeutet Übersetzung. Das IKIM übersetzt Daten über Algorithmen in konkrete Prozesse, die am sogenannten „Point of care“ – auf den Stationen in den Kliniken der Universitätsmedizin Essen – zum Tragen kommen. Denn im Mittelpunkt der Universitätsmedizin Essen steht der Mensch: Patientinnen und Patienten, die meist aufgrund besonders schwerer Erkrankungen an der hochspezialisierten Universitätsmedizin behandelt werden. „Wenn wir beispielsweise von bildgesteuerter Onkologie sprechen, geht es uns nicht lediglich um die IT-gestützte Analyse von CT- oder MRT-Ergebnissen, es geht immer darum, den einzelnen Patienten, die einzelne Patientin in ihrer persönlichen Situation zu betrachten“, erläutert Jens Kleesiek. Das Erheben, Abgleichen und Analysieren von Daten kann durch KI schneller und präziser werden. Das Sammeln von Daten möglichst vieler Patientinnen und Patienten wiederum dient der Forschung. Daraus lassen sich Entscheidungen für grundsätzliche Therapiemöglichkeiten ableiten. Kleesiek: „Gemeinsam mit der Maschine lernen auch wir Ärztinnen und Ärzte, wie wir Behandlungen und Therapien verbessern können.“
Das Ökosystem des IKIM besteht deshalb nicht nur aus Computern und Softwareprodukten, es lebt von dem interdisziplinären Austausch zahlreicher Expertinnen und Experten – aus Medizin, Informatik, Physik, Biologie oder Bio-Chemie. Menschen, die medizinische Fragestellungen entwickeln, medizinische Relevanz beurteilen und die Fähigkeiten haben, Dinge technisch zu realisieren – Datenschutz und Regulatorik stets im Blick.
SHIP, die Smart Hospital Information Platform, sammelt Daten aus über 400 Primärsystemen der Universitätsmedizin Essen, Laborwerte, Pathologieberichte, Bilddaten der Radiologie. Über eine Schnittstelle werden diese Daten in einer einheitlichen Sprache über eine browserbasierte Plattform, die lokal an der Universitätsmedizin Essen gehostet wird, verfügbar gemacht. Die Daten landen also dort, wo die Patientinnen und Patienten behandelt werden. Das KITE-Projekt funktioniert in enger Verknüpfung mit SHIP. KITE stellt die Recheninfrastruktur zur Verfügung, um Algorithmen zu trainieren und später auch einzusetzen.
