Es heißt S-Race, in San Raffaele ist die KI auf klinischen Daten bereits Realität

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Im San Raffaele Hospital – Gruppo San Donato – ist es einem Team von Forschern und Wissenschaftlern unter der Leitung von Carlo Tacchetti und Antonio Esposito, Koordinatoren des strategischen KI-Programms an der Universität Vita-Salute San Raffaele, gelungen , Künstliche Intelligenz auf das wichtigste Bedürfnis der Menschheit auszurichten: Gesundheit . Gemeinsam mit Microsoft hat die Arbeitsgruppe eine Reihe von Modellen entwickelt – das Ergebnis einer Analyse der KI, die in der Lage ist, den Gesundheitszustand von Patienten mit denselben Erkrankungen detailliert zu „fotografieren“. „ Sie heißt S-Race“, bestätigt Professor Esposito, „und ist eine fortschrittliche digitale Plattform, die entwickelt wurde, um große Mengen realer Gesundheitsdaten aus Krankenhäusern zu sammeln, zu klassifizieren, zu standardisieren und zu analysieren und dabei die vollständige Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten . Das Hauptziel besteht darin, prädiktive Modelle für die Prognose und das Ansprechen auf spezifische Therapien für jeden Einzelnen zu entwickeln. Diese Modelle werden die Erfahrung der Ärzte unterstützen und eine beispiellose Personalisierung der Diagnose und Behandlung zahlreicher Krankheiten ermöglichen. Derzeit integriert die Plattform bereits 21 Projekte aus verschiedenen klinischen Bereichen, darunter Onkologie, Herz-Kreislauf- und Stoffwechselerkrankungen, Intensivmedizin und Neurowissenschaften. Auch der Sektor der diagnostischen Bildgebung wird von dieser Technologie profitieren, da sie die Analyse und Interpretation der Daten optimiert.“

„Die Idee zu S-Race“, erklärt Professor Tacchetti gegenüber Il Foglio, „entstand in den schwierigen Jahren der COVID-19-Pandemie. Angesichts des enormen Patientenansturms im Jahr 2020 bat San Raffaele Microsoft um Zusammenarbeit bei der Entwicklung eines Vorhersagemodells. Dieses Modell ermöglichte es uns innerhalb von nur 30 Minuten nach Eintreffen des Patienten an der Rezeption zu erkennen, ob er aufgrund seines schweren Zustands ins Krankenhaus musste oder bald wieder nach Hause gehen konnte. Microsoft stellte eine Gruppe von Technikern in den USA, eine in Europa und eine in Italien zur Verfügung. Wir setzten unser Team mit allen verfügbaren Daten ein und entwickelten in kurzer Zeit ein Modell, das es dem Arzt anhand von fünf Vorhersageparametern ermöglichte, zu bestimmen, ob der Patient einem hohen Risiko ausgesetzt war oder nicht.“ Im Zuge dieses Prozesses entwickelte das Team standardisierte Protokolle und Verfahren im Einklang mit den Vorschriften und Empfehlungen für den verantwortungsvollen Einsatz von KI. So entstand der erste Prototyp von S-Race, eine sichere, zertifizierte Plattform zur Entwicklung von Modellen nach den Prinzipien einer verantwortungsvollen und erklärbaren KI. S-Race ist seit Juni 2024 in Betrieb und weltweit einzigartig in seiner Fähigkeit, Daten aus den wichtigsten Krankenhausdatenbanken, einschließlich Krankenakten, zu extrahieren, sie gemäß internationalen medizinischen Ontologien zu klassifizieren und sie zur Entwicklung sowohl von „Black Box“- als auch von „White Box“-Modellen zu verwenden (darüber sprechen wir später).

Konzentrieren wir uns darauf, was die Forscher in San Raffaele zu dieser Entscheidung bewogen hat, auch um zu verstehen, wer das Sagen hat: die Medizin oder die künstliche Intelligenz? „In der Technik ergibt zwei plus zwei immer vier“, fährt Tacchetti fort, „aber in der Medizin trifft das nicht zu, denn es besteht ein Delta an Unsicherheit aufgrund der unvollständigen Kenntnis des menschlichen Körpers und der Existenz unbekannter Variablen. Das macht jeden Patienten einzigartig, selbst bei scheinbar identischen Pathologien. Die aktuelle Herausforderung besteht darin, die Variablen zu identifizieren, die Patient A von Patient B unterscheiden, um eine genauere Diagnose, Prognose und Therapie zu ermöglichen .“ Die enorme Menge an Gesundheitsdaten, die jedes Jahr generiert wird (mit einem weltweiten Wachstum von 36 Prozent), macht KI zu einem unverzichtbaren Analyseinstrument. Und nicht nur das, sondern worauf es ankommt: die den Ärzten zur Verfügung stehende Zeit. Ein Onkologe hat 20 Minuten Zeit, um einen Besuch durchzuführen (regionale Vereinbarung), die Therapie zu verabreichen und die Krankenakte zu schreiben, also brauche ich Hilfe und um alle verfügbaren Daten zu analysieren, brauche ich künstliche Intelligenz. Und hier kommt S-Race ins Spiel, das diese Herausforderung mithilfe von zwei Hauptansätzen für die Entwicklung von Modellen künstlicher Intelligenz angeht: dem „Black-Box“-Modell, bei dem ich dem Computer eine Reihe von Daten gebe und er mir eine Lösung liefert, ohne die zugrunde liegende Argumentation zu erklären, und ich daher nicht weiß, warum ein Patient nach rechts und einer nach links geht. Dieser Ansatz ist zwar effektiv, weist aber eine geringere „Erklärbarkeit“ auf, die in der Medizin von entscheidender Bedeutung ist, da der Arzt dem Patienten aus Haftungsgründen die vorgeschlagene Therapie erklären muss.“

Und das „White-Box“-Modell? „Es ähnelt eher einem Entscheidungsbaum, der es mir ermöglicht, dem logischen Pfad des Algorithmus zu folgen, was für mehr Transparenz und Verständnis sorgt. Hier in San Raffaele wurden Standardverfahren definiert, die beide Ansätze kombinieren und klinische Fragen mit den Fähigkeiten der KI integrieren“, so Tacchetti. Dank der ergänzenden Finanzierung durch Pnrr (D34Health – Digital gesteuerte Diagnostik, Prognose und Therapie für eine nachhaltige Gesundheitsversorgung) ist die S-Race-Plattform unter den entsprechenden Bedingungen exportierbar und wird bald anderen Zentren über ein „föderiertes“ System zur Verfügung stehen . Dies deutet auf eine Zukunft hin, in der KI ein immer wertvollerer Verbündeter der Medizin sein wird, indem sie Ärzte dabei unterstützt, fundierte und personalisierte Entscheidungen zu treffen, ohne jedoch menschliche Erfahrung und Urteilskraft zu ersetzen. Abschließend können wir sagen: Die Medizin schlägt KI im Verhältnis zwei zu eins .

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