KI in der Medizin: Wie Capgemini ein Projekt zur Diagnose seltener Kinderkrankheiten umsetzt

Eltern und Kinder warten oft lange auf eine Diagnose – Künstliche Intelligenz in der Medizin soll das ändern

Marius, wie ist die Idee für das Projekt „KI für seltene Kinderkrankheiten” entstanden? 

Ich arbeite an nachhaltiger IT und habe mich gefragt, wie wir Cloud-Technologien und Künstliche Intelligenz für das Allgemeinwohl nutzen können – nicht nur für klassische Business-Anwendungen.  

Als mir eine ehemalige Kollegin erzählte, dass sie sich am Dr. von Haunerschen Kinderspital in München für die Diagnose seltener Kinderkrankheiten einsetzt, war für mich klar: Diesem Thema will ich mich auch widmen! Jedes Kind hat ein Recht auf medizinische Versorgung, doch Kinder mit seltenen Erkrankungen sind oft im Nachteil, da sich bereits die Diagnose als schwierig erweist. Dabei ließen sich viele Erkrankungen anhand genetischer Analysen erkennen und behandeln. 

Wie kann KI helfen, seltene Kinderkrankheiten schneller und besser zu diagnostizieren? 

Die Unterstützung von KI teilt sich in drei Hauptbereiche auf. Zum einen erkennt KI Muster, etwa in Blutwerten oder medizinischen Bilddaten wie MRT-Screenings. Sie kann Erscheinungsbilder analysieren und charakteristische Abweichungen identifizieren, die auf bestimmte genetische Erkrankungen oder Anomalien hinweisen. Mithilfe dieser KI-gestützten Phänotyp-Analyse können Ärzt*innen beispielsweise leichter herausfinden, ob ein Kind mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit einen Tumor hat oder an einer Herzkrankheit leidet. 

Zweitens kann KI die Diagnose beschleunigen. Bei seltenen Erkrankungen ist die Früherkennung oft entscheidend. Durch die Bereitstellung und die Analyse von Daten können medizinische Fachkräfte schneller auf Ergebnisse zugreifen und sich untereinander austauschen – auch international. Das ist besonders wichtig, da in Ländern wie den USA oder Schweden bereits mehr Offenheit im Umgang mit medizinischen Daten besteht als hierzulande.

Und drittens?

Im dritten Bereich kommt die Cloud-Technologie ins Spiel. Ein Cloud-basiertes System kann die Zusammenarbeit zwischen Ärzt*innen, Forscher*innen und Kliniken weltweit fördern. Mithilfe der dort gespeicherten Daten lassen sich Erfahrungen austauschen und neue Diagnose- und Behandlungsstrategien entwickeln. Hat zum Beispiel eine personalisierte Krebstherapie bei einer Patientin in den USA Wirkung gezeigt, könnte ein Patient in Österreich mit ähnlicher Diagnose davon profitieren.  

Die Cloud bietet zudem eine zentrale Plattform für die Speicherung und KI-gestützte Analyse von großen Mengen medizinischer Daten. Diese Daten sind anonymisiert verfügbar und dank der Implementierung strenger Sicherheitsprotokolle und Datenschutzmaßnahmen auch entsprechend geschützt.

Cloud-gestützte KI und Medizin könnte das Leben von vielen Menschen mit seltenen Krankheiten verbessern 

Daten sind also ein entscheidender Faktor. Welche Herausforderungen gehen damit einher? 

Die größte Herausforderung ist, an die notwendigen Daten heranzukommen. Beim Kinderspital, mit dem wir für das Projekt zusammenarbeiten, sind derzeit beispielsweise 2.500 Datensätze verfügbar. Wir brauchen aber mindestens 100.000 Datensätze, um zuverlässige Algorithmen zu bauen. In vielen deutschen Krankenhäusern werden Daten jedoch aus Kostengründen und aus mangelnder Kenntnis über die Vorteile einer Cloud oft nur lokal gespeichert. Cloud-Technologien erfordern anfänglich zusätzliche Investitionen für den Aufbau und den Betrieb. Auch der Datenschutz und der Umgang mit den Daten in der Cloud spielen eine wichtige Rolle.  Zudem haben einige Eltern Sorge, dass DNA-Proben, Blutwerte, Netzhaut-Screenings oder Arztberichte zweckentfremdet werden, und lehnen daher eine Speicherung ihrer Daten in Public Clouds weitestgehend ab.

Wie geht ihr mit diesen Herausforderungen um?

Wir wollen zeigen, dass die Arbeit mit sensiblen Daten möglich ist, ohne die Daten selbst zu teilen. Deshalb haben wir im Rahmen des diesjährigen TUM.ai Makeathon in München eine Plattform aufgebaut, um Algorithmen in einem sogenannten föderierten Modell zu entwickeln. Dabei bleiben die Daten selbst in den Kliniken oder Universitäten, die Erkenntnisse aus den KI-Analysen lassen sich jedoch in einer Graphdatenbank standortübergreifend austauschen.

  

Schreibe deine Zukunft neu – als Gen AI Solutions Consultant (w/m/d) bei Capgemini 

Du willst IT gewinnbringend und nachhaltig einsetzen? Bei Capgemini hast du den Freiraum, Lösungen zu entwickeln und eigene Projekte anzustoßen. Lass uns gemeinsam Großes bewirken!  

Jetzt bewerben

Habt ihr noch weitere Ideen oder Wünsche für das Projekt? 

In einem End-to-End-Ansatz möchten wir weitere Optionen identifizieren, Künstliche Intelligenz in der Medizin einzubinden und weiterzuentwickeln – zum Beispiel in der Entwicklung von personalisierter Medizin zur Heilung von seltenen Kinder-Krankheiten, aber auch wie dies im Gesundheitssystem finanzierbar werden könnte.   

Mit unserem End-to-End-Ansatz möchten wir auch Krankenkassen als Partner gewinnen, da die Früherkennung von Krankheiten langfristig Kosten spart und die Belastung für das Gesundheitssystem verringert. Grundsätzlich ist es wichtig, alle Stakeholder ins Boot zu holen, um einen gemeinsamen Ansatz zu verfolgen. Und um genau das zu erreichen und die Daten gezielt liefern zu können, wollen wir ein Netzwerk aufbauen und unsere Software-Algorithmen permanent optimieren. 

Was sind die weiteren Meilensteine? 

Das Projekt ist in vier Streams unterteilt. An erster Stelle steht der Ausbau des Netzwerks durch weitere Kliniken und Universitäten, insbesondere in Zusammenarbeit mit unserem Public HealthCare-Sektor. So erhoffen wir uns auch mehr Ressourcen für das Projekt. Wir arbeiten parallel daran, die Daten weiter zu analysieren und KI-Modelle zu entwickeln, die den ICD-10-Code nutzen, um so Ärzt*innen dabei unterstützen zu können, seltene Kinderkrankheiten schneller zu diagnostizieren. Bei den ICD-10-Codes handelt es sich um einen internationalen Diagnoseschlüssel der WHO, anhand dessen Symptome eingeordnet werden und Erkrankungen festgestellt werden können. 

Im nächsten Schritt bauen wir die Datenplattformen aus und implementieren Cloud-Lösungen, um Daten sicher und effizient zu teilen. Langfristig sehen wir einen Entwicklungszeitraum von zwei bis fünf Jahren, um KI in der personalisierten Medizin einzusetzen. 

Ideen in viele kleine Schritte unterteilen und gemeinsam den ersten Schritt wagen – das ist der Capgemini Spirit 

Wie ist das Projektteam aufgestellt und wie viel Zeit stellt euch Capgemini zur Verfügung? 

Aktuell sind wir zu fünft. Neben mir als Projektleiter gibt es einen Chief Architect aus dem Bereich Insights & Data sowie zwei Data Scientists für die KI-Algorithmen. Ein Kollege aus dem UI/UX Bereich hilft uns, eine ansprechende Benutzeroberfläche zu gestalten. Ein Teil unserer Arbeitszeit ist dem Projekt gewidmet, es ist aber darüber hinaus auch ein echtes Herzensprojekt. Die Motivation und der Teamgeist sind wirklich inspirierend! 

Wie unterstützt euch Capgemini im Projekt KI-Medizin noch?  

Capgemini unterstützt uns hervorragend, insbesondere durch die Unternehmenswerte Vertrauen, Freiheit, Teamgeist und Mut. Wir haben ein Pro-bono-Budget erhalten, konnten ein Team aufstellen und Partnerschaften eingehen, darunter MI4People, das Dr. von Haunerschen Kinderspital, neo4j und Feature Cloud. Diese Initiativen haben innerhalb von Capgemini Aufmerksamkeit erregt und inspiriert. Auch unser Geschäftsführer in Deutschland hat die gesellschaftliche Bedeutung des Projekts unterstrichen, denn Kinder sind unsere Zukunft. All das gibt viel Rückenwind!

Eine letzte Frage, was bedeutet der Capgemini-Spirit persönlich für dich? 

Ich bin seit 16 Jahren bei Capgemini, und das aus gutem Grund. Das Unternehmen schafft ein Arbeitsumfeld, in dem innovative Ideen wie KI in der Medizin geschätzt und gefördert werden – selbst wenn noch gar nicht klar ist, wohin die Reise führt. Außerdem bietet Capgemini viele Möglichkeiten zur Weiterbildung, um die eigenen Stärken auszubauen und den Karriereweg selbst zu gestalten. Mein ehemaliger Chef hat diese Kultur als eine Art Zellteilung beschrieben, dass durch innovative Ideen und engagierte Mitarbeitende neue Projekte entstehen. Genau das macht Capgemini für mich zu einem großartigen Arbeitgeber! 

Danke, Marius!