Schnellere Reaktion auf Warnungen für die öffentliche Gesundheit
Das King’s College Hospital konnte mithilfe der Plattform CogStack, die mit Elastic im Hintergrund arbeitet, Covid‑19-Patienten und deren Symptome verfolgen und so Gesundheitseinrichtungen wichtige Informationen liefern, damit diese sich auf die Pandemie und andere Gefahrenlagen für die öffentliche Gesundheit vorbereiten können.
Schutz von Risikopatient:innen vor bestimmten Medikamenten
In für die medizinische Sicherheit kritischen Situationen helfen CogStack und Elastic den Fachleuten dabei, einschlägige medizinische Unterlagen schnell zu identifizieren und abzurufen und so die Suchzeit von Monaten oder sogar Jahren auf ganze vier Stunden zu reduzieren.
Priorisierung von Risikopatient:innen
Dank der Leistungsfähigkeit von CogStack und Elastic kann das klinische Personal Patient:innen mit akuten Erkrankungen oder abnormalen Ergebnissen, die dringende Aufmerksamkeit erfordern, schnell identifizieren und so das Risiko klinischer Schäden reduzieren.
Führende britische Krankenhäuser nutzen die Elastic- und Sprach-KI-basierte Plattform CogStack, um die Patientenversorgung, die Rekrutierung für klinische Studien, die Serviceplanung und die klinische Forschung zu verbessern.
Im März 2020 sah sich das Londoner King’s College Hospital mit einer Welle von Einweisungen konfrontiert, die durch das Coronavirus SARS-CoV‑2 ausgelöst wurde. Es darf nicht vergessen werden, dass in den ersten Tagen der Pandemie sehr große Unsicherheit über die durch das Virus ausgelöste Krankheit herrschte. Man war sich damals noch nicht einmal sicher, wie man diese Krankheit nennen soll. In einigen Patientenakten wurde der Begriff „Coronavirus“ verwendet, in anderen „Covid“ und in wieder anderen gab es noch andere Varianten, sodass es schwierig oder sogar unmöglich war, den Zusammenhang zu erkennen.
Prof. James Teo, Clinical Director of AI and Data und Professor für Neurologie am King’s College Hospital, erinnert sich: „Bei so vielen Begriffen in den Patientenakten bestand die Gefahr, dass wir den Überblick über grundlegende Informationen verlieren, von der Zahl der mit dem Virus infizierten Personen über ihren Zustand bis hin zu den verwendeten Behandlungsmethoden.“
Verschärfend kam hinzu, dass es im britischen Gesundheitswesen keine festen Strukturen für die Führung elektronischer Gesundheitsakten gibt. Die Gesundheitsakten haben viele unterschiedliche Datenformate und es sind zahlreiche Systeme zur Datenspeicherung im Einsatz. Aber Prof. Teo und sein Team waren vorbereitet. Sie hatten bereits 2016 mit CogStack eine revolutionäre Lösung für die Speicherung und Analyse von Gesundheitsdaten entwickelt und eingeführt. Einfach ausgedrückt konsolidiert CogStack Patienteninformationen aus verschiedenen Quellen in einem zentralen Data Warehouse. Über eine auf Elasticsearch basierende Suchschicht in Kombination mit Methoden zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) und künstlicher Intelligenz (KI) kann das klinische Personal aus unstrukturierten Daten nützliche Informationen extrahieren.
Auf diese Weise konnte das Krankenhaus zu Beginn der Pandemie Patientenakten schnell durchsuchen, um bestätigte Diagnosen und Patient:innen mit Symptomen im Auge zu behalten. Die Ergebnisse wurden an andere Krankenhäuser und Gesundheitsdienstleister weitergegeben, damit diese sich besser auf die Ausbreitung des Virus vorbereiten und die Öffentlichkeit genau informieren konnten.
Nutzung von KI zur Transformation der Zukunft im Gesundheitswesen
Die Covid-19-Pandemie ist nur ein Beispiel dafür, wie CogStack das britische Gesundheitswesen transformiert hat. In den letzten Jahren hat es dem medizinischen Personal und den Gesundheitseinrichtungen geholfen, die Rekrutierung für klinische Studien, das Population Health Management, klinische Audits, die Serviceplanung und die klinische Forschung zu verbessern.
Der Erfolg der Plattform hat dazu geführt, dass sie auch in anderen Krankenhäusern wie dem Guy’s and St Thomas’ Hospital, den University College London Hospitals und den South London and Maudsley Hospitals eingesetzt wird. Diese Kerneinrichtungen haben über 200 Millionen klinische Unterlagen damit verarbeitet.
Als kritische Komponente der CogStack-Lösung bietet Elasticsearch dem klinischen Personal eine benutzerfreundliche Oberfläche, die genauso einfach zu bedienen ist wie die gängigen Suchmaschinen. „Wir haben zunächst mit der Open-Source-Version von Elastic begonnen, um einige frühe Proofs-of-Concept zu testen“, berichtet Prof. Teo. „Dabei wurde uns schnell klar, dass Elastic die ideale Lösung für das Durchsuchen der CogStack-Daten ist.“ Prof. Teo begann daraufhin, in enger Zusammenarbeit mit dem Elastic-Team die kommerzielle Version bereitzustellen, die es dem Krankenhaus ermöglichte, seine Plattform zu skalieren, um dem gesamten klinischen Personal Zugang zu den Daten in CogStack zu ermöglichen.
Mit Elastic können wir Einblicke in Echtzeit gewinnen und dadurch schneller handeln, die Plattform skalieren, um der Nutzernachfrage gerecht zu werden, und nach relevanten Daten suchen, die es den Ärztinnen und Ärzten ermöglichen, schnell wichtige Entscheidungen für ihre Patientinnen und Patienten zu treffen.
Bei der Einführung der Lösung wurde das Team von King’s Health Partners, der Dachorganisation der genannten Krankenhäuser, von einem vor Ort tätigen Consulting-Team von Elastic unterstützt. „Die Anwesenheit des Elastic-Teams hat uns dabei geholfen, wichtige Features hinzuzufügen und die Elastic-Technologie so anzupassen, dass wir das Beste aus der CogStack-Plattform herausholen können“, so Prof. Teo. „Das Team hat uns auch beim Einrichten unserer Kibana-Dashboards unterstützt, die Daten visualisieren und die Entscheidungsfindung unterstützen.“
Entscheidend ist, dass Elasticsearch die Verarbeitung natürlicher Sprache unterstützt, einen Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Fähigkeit verleiht, schriftliche und mündliche Texte so zu verstehen, wie wir Menschen es tun. „Die Ärztinnen und Ärzte nutzen CogStack mit Elastic im Hintergrund wirklich gern. Sie können darin so suchen, wie sie selbst schreiben und sprechen, und müssen keine Codes verwenden oder spezielle Datenkenntnisse haben“, berichtet Prof. Teo.
Was Populationserhebungen angeht, nutzen Krankenhäuser die auf Elastic basierende Plattform CogStack, um Trends in der Patientenversorgung zu erkennen und die Qualität der Gesundheitsversorgung zu verbessern. So wird das System zum Beispiel in den South London Maudsley Hospitals dafür genutzt, Patient:innen mit psychischen Erkrankungen im Blick zu behalten und sie so besser versorgen zu können. Die Alerting-Funktionen haben auch dazu beigetragen, die Risiken für die Patient:innen zu senken. „Wenn ein Test eine Abnormalität zeigt, alarmiert CogStack mithilfe von Elastic die Ärztin oder den Arzt, sodass proaktiv auf die Bedürfnisse der Patientin oder des Patienten reagiert werden kann.“
Die Notaufnahme am Londoner King’s College Hospital ist ein sogenanntes „Major Emergency Center“ für den Südosten Englands, das im Schnitt über 122.000 Patientinnen und Patienten pro Jahr behandelt.
Bessere Behandlungsergebnisse und geringere klinische Risiken
Eine weitere Stärke der Lösung ist ihre Vielseitigkeit. Dr. Kate Bramham, Senior Lecturer, Honorary Consultant Nephrologist am King’s College Hospital, nutzt CogStack mit Elastic, um Erkenntnisse über Nierenerkrankungen und deren Behandlung zu gewinnen. „Die Population in unserem Gebiet ist sehr divers und wir haben Daten aus vielen Jahrzehnten, die wir auswerten können. Früher wäre eine solche Recherche viel zu zeitaufwendig und zu teuer gewesen. Das wir mit CogStack das jetzt tun können, ist für uns ein echter Gamechanger.“
Dr. Bramham und ihr Team können jetzt Nierenfunktions- und Verschreibungsdaten extrahieren und die für die verschiedenen ethnischen Gruppen empfohlenen Therapien miteinander vergleichen. „Das bedeutet, dass wir je nach Hintergrund der Patientin oder des Patienten geeignete Medikamente verschreiben und das Risiko von Nebenwirkungen minimieren können. Ich hoffe, dass die Ergebnisse unserer Arbeit in klinische Leitlinien einfließen und dazu beitragen werden, die Praxis in Großbritannien und weltweit zu ändern.“
Ein weiterer begeisterter Nutzer von CogStack und Elastic ist Dr. Stam Kapetanakis, Consultant Cardiologist beim Guy’s and St. Thomas’ NHS Foundation Trust. Zu seinen Aufgaben gehört das Monitoring von Patient:innen, die sich einer Krebsbehandlung unterziehen und bei denen ein erhöhtes Risiko für Herzversagen und andere Komplikationen besteht. „Uns machte Sorge, dass wir nur die Hälfte der von der onkologischen Abteilung überwiesenen Patienten behandeln konnten. Wir wussten zwar, dass es ein Problem gab, aber uns fehlten die genauen Daten, um mehr Ausrüstung und Personal zu beantragen.“
Vor der Bereitstellung von CogStack und Elastic war es einfach nicht möglich, die Daten von Tausenden von Patient:innen zu durchsuchen. „Aber jetzt haben wir die Tools, um die relevanten Informationen zu extrahieren und mit unseren Argumenten für zusätzliche Ressourcen für das Monitoring wirklich aller Krebspatientinnen und ‑patienten durchzudringen.“
Das Krankenhaus ist jetzt auch besser in der Lage, auf medizinische Warnmeldungen zu reagieren. 2018 gab die britische Arzneimittelbehörde MHRA (Medicines and Healthcare Regulatory Agency) eine Mitteilung heraus, der zufolge das Medikament Natriumvalproat ein Risiko für Frauen im gebärfähigen Alter darstellen könnte. Die Behörde wollte alle Frauen ermitteln, die das Medikament einnehmen oder in der Vergangenheit eingenommen haben. Dies wäre für viele Krankenhäuser eine gewaltige Aufgabe gewesen, da Natriumvalproat zur Behandlung einer Vielzahl von Krankheiten eingesetzt wird, darunter Epilepsie, Migräne und Depressionen.
CogStack und Elastic haben geholfen, innerhalb weniger Stunden alle Patientinnen zu ermitteln, die durch ein bestimmtes Medikament gefährdet waren. Diese Aufgabe hätte früher Monate oder sogar Jahre in Anspruch genommen.
Prof. Teo war jedoch in der Lage, Tausende von Frauen zu ermitteln, indem er Patientenakten, Arztbriefe und Anamnesebögen durchsuchen ließ. „Wir haben die verschiedenen Möglichkeiten ermittelt, wie das Medikament in der Patientenakte aufgeführt sein kann“, so Prof. Teo. „Dadurch konnten wir alle Frauen finden, die Natriumvalproat einnahmen.“
Durch CogStack und Elastic waren wir bei diesem größeren Problem in Bezug auf die medizinische Sicherheit an nur einem Nachmittag in der Lage, alle relevanten medizinischen Unterlagen zu finden. Früher hätten wir dazu Monate oder sogar Jahre gebraucht. Durch unsere Arbeit wurden Tausende von Frauen davor bewahrt, ein Medikament einzunehmen, das ihren ungeborenen Kindern möglicherweise geschadet hätte.
Für die Zukunft sieht Prof. Teo breitere Anwendungsmöglichkeiten von CogStack und Elastic im nationalen britischen Gesundheitssystem NHS. Angesichts der steigenden Patientenzahlen und der zunehmenden Alterung der Bevölkerung kommt der Plattform eine wichtige Rolle zu, wenn es darum geht, die Effizienz der Fürsorgekonzepte und der Gesundheitsversorgung zu verbessern.
Prof. Teo: „Ich bin sehr gespannt darauf, wie sich der Elastic Stack in andere neue Bereiche integrieren lässt, um z. B. Worteinbettungen zu nutzen, die eine Ähnlichkeitssuche ermöglichen. Auch die Rolle von Sprach-KI und generativer KI wird sehr interessant werden, vor allem, wenn es darum geht, die Technologien nicht nur für die Beziehungen zwischen Wörtern, sondern auch für die Beziehungen zwischen Krankheiten und Risiken für die Patientinnen und Patienten zu nutzen.“
Er sieht auch die Chance, CogStack mit Elastic in vielen weiteren Krankenhäusern und dem NHS im Allgemeinen einzuführen und zu skalieren. „In einer Zeit, in der die Ressourcen des britischen Gesundheitswesens mehr denn je unter großem Druck stehen, glauben wir, dass CogStack und Elastic eine wichtige Rolle bei der Verbesserung von Diagnose und Behandlung und der Verkürzung von Wartezeiten spielen können.“
Durch das Erschließen und Nutzen wertvoller Gesundheitsdaten mithilfe von Sprach-KI ebnen CogStack und Elastic den Weg für erhebliche Verbesserungen bei der Patientenversorgung und eine Reduzierung der klinischen Risiken. CogStack und Elastic nutzen moderne Technologien wie Data Analytics, Machine Learning und Vorhersagemodellierung und ermöglichen es Gesundheitsdienstleistern so, praktisch verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, Trends zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen, die sich direkt auf die Patientenversorgung auswirken. Dieser datengesteuerte Ansatz ermöglicht es Ärztinnen und Ärzten, individuell abgestimmte Behandlungen vorzunehmen, die Sicherheit der Patient:innen zu erhöhen und klinische Risiken proaktiv zu minimieren.
