Am 16. Dezember gab Annika Steiger, Wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Arbeitsgruppe Medizinische Informatik und Graphbasierte Systeme (.MIGS) der Universität Siegen, Einblicke in ihr Forschungsthema. Unter dem Titel „Forschung zur Anwendung von Cloud- und Edge-Computing für effiziente KI-gestützte EKG-Analysen“ informierte sie über das gleichnamige Projekt FACE. Den digitalen Vortrag organisierte die Forschungsgruppe „Digitale Praxis“ der Digitalen Modellregion Gesundheit Dreiländereck (DMGD) an der Universität Siegen.
„Ein Arzt hat durchschnittlich acht Minuten Zeit, um ein EKG auszuwerten. Das ist vor allem für Langzeit-EKGs sehr wenig“, so Annika Steiger. Ärzt*innen in Ausbildung interpretieren EKG-Daten mit einer Genauigkeit von etwa 54%, während Fachärzt*innen dabei ungefähr 75% erreichen. Um die Versorgungsqualität zu verbessern und gleichzeitig ärztliche Ressourcen zu schonen, werden im Projekt FACE geeignete Soft- und Hardware für die Entwicklung und Optimierung von KI-Methoden zur effizienten Analyse von EKG-Daten entwickelt.
Nach dem Konzept von FACE wird Patient*innen zunächst ein Elektrokardiogramm (EKG) verordnet. Die gemessenen EKG-Daten gehen dann zur Vorverarbeitung in eine Cloud. Dort werden die Daten anschließend analysiert. Dabei wird die KI trainiert und getestet sowie die Daten validiert. Die Ergebnisse der Datenanalyse gehen zur Auswertung an die Ärztin oder den Arzt. Um die für diesen Prozess notwendigen Algorithmen zu trainieren, werden öffentliche Datensätze vom Massachusetts Institute of Technology (MIT) sowie interne Trainingsdaten vom Projektpartner Getemed Medizin- und Informationstechnik AG genutzt. Während die Datensätze des MIT im Labor aufgezeichnet worden sind, setzen sich die Datensätze von Getemed aus realen Langzeit-EKGs zusammen. Mit diesen Datensätzen lässt sich die Performance sowie Generalisierbarkeit der eigenen Modelle prüfen. „Unsere Algorithmen performen bisher gut bei den Labordaten vom MIT und weniger gut bei den Datensätzen von Getemed, die nicht unter Laborbedingungen entstanden sind“, erklärt Annika Steiger. Sie arbeitet derzeit daran, diese Algorithmen und neuronalen Netze dahingehend zu verbessern und zu trainieren.
Die Teilnehmenden des Vortrags sind sich in der anschließenden Diskussion einig, dass Cloudsysteme im Medizinbereich stark im Trend liegen. Sie diskutierten insbesondere über Art und Umfang der Cloudnutzung. Im Hinblick auf den Schutz von sensiblen Daten wie den Vitalwerten der Patient*innen sowie unter Berücksichtigung der Datensparsamkeit, könne die Cloud vor allem dann gute Dienste leisten, wenn sich darüber je nach Anforderung und Situation passende Modelle zur Datenauswertung abrufen lassen und die eigentliche KI-Analyse direkt in der Praxis erfolgt. Für den Transfer in die Praxis gilt es auch wirtschaftliche Aspekte zu berücksichtigen – sowohl für den Anbieter als auch für den Kunden aus dem Gesundheitssektor.
Die interdisziplinäre und intersektorale Zusammenarbeit ist ein Kernmerkmal der Forschungsgruppe „Digitale Praxis“. Diese fachliche Diversität spiegelt sich auch in den regelmäßig stattfindenden Vorträgen wider. Die Forschungsgruppe wird zusammen mit der DMGD in der neuen Zentralen Wissenschaftlichen Einrichtung „Zentrum für interdisziplinäre Gesundheitsforschung“ aufgehen.
Im vergangenen Monat hielt Prof. Dr. Claudia Müller, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insbesondere „IT für die alternde Gesellschaft“ an der Universität Siegen, einen Vortrag über Digitalisierung in alternden Gesellschaften. Zum Artikel: dmgd.de/2025/11/24/vortrag-claudia-mueller/
