Wie könnte die Behandlung rheumatischer Krankheiten in Zukunft aussehen?

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Ein Blick in die Zukunft - Wie könnte die Behandlung rheumatischer Krankheiten in Zukunft aussehen?

Junger Mann vor Smartphone und PC - Stockfotochris-liverani-

Die Digitalisierung hat das Potenzial, die Gesundheitsversorgung von Rheumatikern zu revolutionieren. Da digitale Anwendungen in Deutschland trotz der großen Nutzenpotenziale bislang jedoch kaum Anwendung finden, ist es für Betroffene entsprechend schwer vorstellbar, inwieweit diese Technologien ihre Behandlung konkret verbessern könnten.

Im Rahmen eines wissenschaftlichen Artikels haben die Mediziner*innen Prof. Dr. Martin Hirsch, Dr. Simon Ronicke, Dr. Martin Krusche und Prof. Dr. Annette Doris Wagner die Diagnostik und Behandlung eines Rheumatikers unter Einsatz digitaler Technologien an einem fiktiven Beispiel veranschaulicht.

Um Patienten eine Vorstellung der Möglichkeiten digitaler Lösungen zu vermitteln, wurde dieses Beispiel im Rahmen unseres neusten Blogposts laienverständlich aufbereitet. Der Link zur Originalquelle befindet sich am Ende des Beitrags.

Die fiktive Patientenreise eines Rheuma-Patienten

Stellen wir uns einen jungen Rheumatiker in einem kleinen Dorf irgendwo in Europa vor.

Sein Name ist Omer. Omer leidet seit frühster Kindheit an gesundheitlichen Problemen: Fieberschübe, Müdigkeit und Bauchschmerzen. Er besuchte viele Ärzte, aber keine der Behandlungen war wirklich hilfreich. So durchlief Omer eine für Patienten mit seltenen Krankheiten typische Ärzte-Odyssee. Auf seinem Weg trieb die durch die Krankheit verursachte Müdigkeit ihn in die soziale Isolation, er wurde als Simulant abgestempelt.

Omer nutzt Technologien um Hilfe zu finden

Um einen Ausweg aus seiner Situation zu finden, sucht Omer nach Hilfe im Internet und beginnt, zu Googeln. Aufgrund seiner wenig genauen Suchanfragen findet er jedoch keine passenden Ergebnisse zu seinem Problem und hilfreiches medizinisches Wissen bleibt ihm verwehrt.

Folglich sucht er über soziale Medien nach Hilfe. Aufgrund früherer Suchanfragen und App-Downloads wird ihm automatisch eine Werbeanzeige für einen Symptomtest angezeigt. Er liest sich die Werbung kurz durch und entscheidet sich dazu, die App zu installieren.

Anamnese & Diagnostik

Omer startet die Symptombeurteilung in seiner Muttersprache. Ein Chatbot befragt ihn zunächst nach seinen Stammdaten, seiner ethnischen Zugehörigkeit, seinen Vorerkrankungen, den aktuellen Symptomen und ihren spezifischen Eigenschaften. Anschließend stellt der Chatbot Omer auf der Grundlage von Datenbanken eine erste Liste möglicher Grunderkrankungen zusammen, die zu seinen Symptomen passen könnten.

Gleichzeitig ist sich der Chatbot der komplexen Situation und der Notwendigkeit der Erfassung weiterer Informationen bewusst. Daher setzt er die Beurteilung des Verlaufs und der Qualität von Omers Symptomen fort. Er fragt nach dem Beginn, der Intensität und der Dauer seines Fiebers und stellt so das Vorhandensein sich wiederholender Krankheitsschübe fest. Als Reaktion darauf ermutigt der Chatbot Omer, seine Symptome im Laufe der Zeit zu verfolgen, um den Wert zeitbezogener Informationen zu erhöhen. Indem er detaillierte Fragen zu den möglichen Krankheiten stellt, schließt der Argumentationsalgorithmus einige von ihnen aus und andere aus. Omer wird gebeten, Bilder seines Hautbildes hochzuladen, um dieses im Zusammenhang mit seiner Krankheit zu bringen.

Die bisher gewonnenen Erkenntnisse veranlassen den Chatbot dazu, nach Omers früheren Krankheiten und Behandlungen zu fragen. Omer berichtet über eine frühere Blinddarmoperation und den Einsatz von Schmerzmitteln. Die App betrachtet die vorangegangene Blinddarm-OP als Hinweis auf ein bestimmtes Krankheitsbild, ist sich aber gleichzeitig bewusst, dass mehr Informationen benötigt werden, weshalb der Chatbot Omer in klaren Worten um Zugang zu gesundheitsrelevanten Daten bittet, die anderswo gespeichert sind:

– Activity Daten, die mit dem Smartphone verfolgt werden, um Informationen über die Häufigkeit der Symptome zu erhalten.

– Sein aktueller und früherer Standort zur Anpassung an regionale Krankheitsfälle.

– Notizen aus seiner Krankenakte zur Bestätigung seiner Blinddarmoperation und früherer Behandlungen.

Omer willigt ein. Angesichts der Möglichkeit genetischer Störungen, die sich im Gesicht betroffener zeigen können, schlägt der Chatbot vor, einen Selfie-Gesichtsscan mit Hilfe des Smartphones durchzuführen.

Angesichts der langen medizinischen Vorgeschichte Omers betrachtet der Chatbot eine genetische Komponente und bittet um Zugang zu seinem genetischen Profil. Auf diese Weise sollen Krankheitswahrscheinlichkeiten personalisiert werden, um den Diagnoseprozess effizienter zu gestalten. Omer bestreitet jedoch, ein solches Profil zu haben. Der Chatbot beginnt daraufhin mit einer gründlicheren Untersuchung der Familiengeschichte, bei der sich herausstellt, dass sein Onkel an ähnlichen Fieberschüben leidet. Da die gesammelten Beweise ausreichend erscheinen, beschließt der Chatbot, die Untersuchung an dieser Stelle zu beenden. Auf Grundlage aller gesammelten Daten liefert die App einen Bewertungsbericht, der eine Liste der möglichen Grunderkrankungen enthält, geordnet nach ihren berechneten Wahrscheinlichkeiten. Hierbei lautet die wahrscheinlichste Diagnose „Mittelmeerfieber“.

Die Vermittlung an einen Facharzt

Der Argumentationsalgorithmus erkennt an, dass die Sicherung einer Diagnose weiterer professioneller Hilfe bedarf. Daher stellt er eine Abfolge von Diagnoseschritten zusammen. Die App erstellt einen Bericht, in dem alle bisherigen Befunde sowie die nächsten diagnostischen Schritte vorgestellt werden. Sie bittet Omer, den Bericht an einen Arzt seiner Wahl zu schicken. Omer bestreitet jedoch, einen geeigneten Arzt zu haben. Aus diesem Grund schlägt die App, basierend auf einer Datenbank, den nächstgelegenen Spezialisten vor. Omer erklärt sich bereit, den Experten in der nächstgelegenen, 90 km entfernten Stadt zu kontaktieren und den Beurteilungsbericht weiterzuleiten.

Der Experte sieht Omers Antrag im Posteingang seines klinischen Entscheidungsunterstützungssystems (CDSS). Neben einer zeitsparenden und gut strukturierten Beschreibung der Situation liefert Omers App auch Informationen darüber, warum bestimmte Tests notwendig sind und was deren Ergebnisse für den diagnostischen Fortschritt bedeuten würden. Darüber hinaus veranschaulicht sie die zugrundeliegende Argumentation in einer verständlichen und nachvollziehbaren Sprache, um die Argumente der Maschine so glaubwürdig wie möglich zu machen.

Nach Prüfung des Berichts von Omer stimmt der Experte zu, dass Mittelmeerfieber eine mögliche Erklärung sein könnte. Unter Bezugnahme auf die Empfehlungen zur Diagnose von Mittelmeerfieber, schlägt die App aktiv einen spezifischen Gentest vor. Um Omer den langen Weg in die Stadt zu ersparen, vereinbart der Spezialist mit ihm einen Videotermin, um ihm die Situation und den anschließenden diagnostischen Prozess zu erklären: Omer erhält per Post ein Paket zur Abnahme von (getrocknetem) Blut, Urin und Gentests und schickt sie zurück.

In einem Videotermin erklärt der Experte Omer die Ergebnisse und die Medikation und schickt ihm über die App ein elektronisches Rezept. Omer holt das Medikament am nächsten Tag in seiner örtlichen Apotheke ab.

Therapieüberwachung und -begleitung

Der Behandlungserfolg von Omer und die möglichen Nebenwirkungen werden dauerhaft überwacht, wobei Daten, die Omer regelmäßig in der App angibt, Symptomverfolgung und Daten von Sensoren verwendet werden. Urintests zur Überwachung werden zu Hause durchgeführt. Der Chatbot interagiert regelmäßig mit Omer, um sich über sein Wohlbefinden und seine Einhaltung der Therapie zu erkundigen.

Einmal benachrichtigt die App den behandelnden Arzt aufgrund von Veränderungen in den verfolgten Parametern, die auf ein Therapieversagen hindeuten. Nach einem weiteren Telefontermin wird die Medikation umgestellt. Die folgenden Ergebnismessungen verbessern sich und Omer bleibt frei von Krankheitsschüben.

Forschungsunterstützung durch Datenspende

Omers Daten werden in einem standardisierten Format in seiner persönlichen Patientenakte gespeichert. Er ist dankbar für die Hilfe, die ihm zu Teil wurde, und beschließt, seine Daten der medizinischen Gemeinschaft zu spenden. Seine Falldaten werden in ein internationales, nicht gewinnorientiertes Register aufgenommen. Die Erkenntnisse aus Omers Fall werden in Verbindung mit anderen Fällen analysiert, von einem Expertengremium geprüft und in die Wissensdatenbank der App zurückgegeben, um ein Lernsystem zu ermöglichen, das sich mit dem durch jeden Fall hinzugefügten Wissen verbessert.

Ist so etwas bereits möglich?

– Es gibt Symptom-Checker-Apps, die Symptombewertungen durchführen, um Listen wahrscheinlicher Krankheiten zusammenzustellen oder sichere Ratschläge für den nächsten Schritt zu geben.

– Es gibt eine zunehmende Zahl Anwendungen, die mit Hilfe so genannter künstlicher Intelligenz spezifische diagnostische Aufgaben wie z.B. die Klassifizierung bestimmter Hautkrankheiten oder die Erkennung genetischer Störungen auf der Grundlage von Bildern der Gesichter von Patienten unterstützen

– Es gibt Risikobewertungen anhand genetischer Merkmale

– Es gibt Experten-Datenbanken, die die Suche nach dem richtigen Spezialisten ermöglichen.

– Es gibt EU-Empfehlungen für elektronische Formate von Gesundheitsakten, die es Patienten und Ärzten ermöglichen, Gesundheitsdaten sicher auszutauschen.

– Systeme zur Unterstützung von Experten bei der Diagnose seltener Krankheiten werden entwickelt.

– Videokonsultationen, Fern-Selbsttestkits und elektronische Verschreibungen sind Realität.

– Die Entnahme von Trockenblutproben ist im Gange.

– Die Patientenfernüberwachung mit Sensoren ist im Einsatz.

– Digitale Therapeutika sind Realität, es gibt ein Telemonitoring von Krankheiten und die digitale Verfolgung von Ergebnismessungen hat positive Auswirkungen gezeigt.

– Die meisten Informationen über seltene Krankheiten werden bereits in Datenbanken gesammelt, die gemeinsame Standards zur Beschreibung von Krankheitsphänotypen verwenden und mit Datenbanken für genetische Varianten verbunden sind.

Was muss passieren, damit digitale Lösungen im Alltag der Patienten ankommen?

Trotz zahlreicher digitaler Technologien, die bereits zur Verfügung stehen, laufen zahlreiche Prozesse in der rheumatologischen Praxis analog ab. Um das volle Potenzial der aufgeführten Technologien entfalten und gleichzeitig ihre Risiken vermeiden zu können, müssen die Teile in eine nahtlose, benutzerfreundliche und ethische Plattform integriert werden, der Patienten und Ärzte vertrauen können. Systeme, die in ihrer Entscheidungsfindung transparent sind, sind notwendig, damit Patienten und Ärzte autonom und verantwortungsbewusst handeln können. Bequemlichkeit sollte nicht genug sein, wenn es um die persönliche Gesundheit geht. In dieser Zukunft werden Krankheitsexperten ihr Wissen gemeinsam zur Verfügung stellen, und Maschinen werden sich an der Sphäre des bewährten Wissens beteiligen und ihre Beobachtungen an die Experten zurückmelden. Dann werden Maschinen und Menschen wirklich zusammenarbeiten und gemeinsam denken — und es wird das Zeitalter der KI einläuten.

Quelle: Hirsch, M.C./ Ronicke, S./ Krusche, M./ Wagner, A.D. (2020): Thinking the unthinkable: Rare Diseases 2030: How augmented AI will support Diagnosis and treatment of rare diseases in the future, in: Annals of the Rheumatic Diseases, Volume 79, Issue 6, abgerufen von: https://ard.bmj.com/content/79/6/740#ref-9 am: 26.08.2020