Sprecher: Moshe Phillip, „Artificial Intelligence Based Decision Support System“
Im Anschluss an Mark Clements Vortrag zum Thema „Big Data“, folgte Moshe Phillips mit näheren Einblicken in das Thema „auf künstlicher Intelligenz basierende Entscheidungshilfesysteme“ – das klingt (auf Deutsch) erstmal sehr verwirrend. Nachdem wir jedoch sämtliche Daten gesammelt, gespeichert und strukturiert haben, müssen wir irgendwann auch eine Entscheidung, auf eben dieser Datenlage, machen.
Moshe Phillips erwähnt zunächst verschiedene Studien, die vor allem in Europa durchgeführt wurden, da die amerikanische FDA keine Studien zu CGM-Systemen zuließ. Und obwohl es den Patient*innen, welche ein CGM System nutzten, gelang, ihren durchschnittlichen Blutzuckerwert (etwas) zu senken, so stellte sich auch heraus, dass nur wenige von ihnen wirklich die Daten, welche ihnen von diesen Systemen zur Verfügung gestellt wurden, anschauten und versuchten zu verstehen. „Dokumentationen und Daten sind wichtig, aber das Handeln danach ist ein MUSS.„
Es gibt eine Unmenge an Daten da draußen, aber die Frage „Was machen wir damit?“ bleibt.
Hier sollen diese „Entscheidungshilfesysteme“ ins Spiel kommen.
Moshe Phillips wählte für seinen Vortrag folgende Definition: „Das Clinical Decision Support System (CDSS) stellt Klinikern, Mitarbeitern, Patienten oder anderen Personen intelligent gefiltertes Wissen und personenbezogene Informationen zur Verfügung, um die Gesundheit und die Gesundheitsversorgung zu verbessern. CDSS nutzt eine Vielzahl von Tools, um die Entscheidungsfindung im klinischen Arbeitsablauf zu verbessern.“
Solche Systeme sollen also die gesammelten Daten genauer untersuchen/analysieren. Das kann zum Beispiel durch Mustererkennung oder dem Einsatz von künstlicher Intelligenz passieren. Am Ende soll ein Output entstehen, welcher den Menschen mit Diabetes im täglichen Diabetesmanagement helfen soll – beispielsweise Vorhersagen zu Glukoseverläufen in Verbindung mit Insulingaben, Closed Loop Systemen, aber auch der Überblick (und somit die Möglichkeit zur Prävention) von Risiken.
Über allem stehen die Ziele der „Verbesserung von klinischen Ergebnissen„, „Verbesserung des Zugangs zu Behandlungen“ und die „bessere Nutzung der Ressourcen im Gesundheitswesen“ im Vordergrund.
Eine erste Studie aus Österreich zeigt, dass bei Menschen mit Typ 2 Diabetes, deutliche Therapieerfolge im Rahmen eines Krankenhausaufenthaltes gemacht werden konnten, als ein CDSS involviert war. 
Was ich hieran besonders toll finde, ist, dass nicht nur an Typ 1 geforscht wird, sondern es auch viele Studien zu Typ 2 gibt. Denn auch Technologien wie CGM Systeme und Insulinpumpen sollten für Menschen mit Typ 2 Diabetes genauso zugänglich sein, wie sie es für mich sind.
Wer sich noch für weitere erfolgreiche Studienergebnisse interessiert, hier eine kurze Auflistung von Moshe Phillips:
Vereinfacht erklärt, funktionieren diese Systeme wie folgt: Daten werden durch CGMs, Insulinpumpen, Insulinpens etc. gesammelt und in eine Cloud geladen. Dort formuliert das CDSS aufgrund dieser Daten und Algorithmen dann Handlungsvorschläge, welche an die behandelnden Ärzt*innen bzw. das Fachpersonal weitergeleitet werden (innerhalb von Sekunden!). Diese Handlungsvorschläge sind individuell auf den behandelnden Menschen mit Diabetes angepasst. Die betreuende Ärztin kann dann aufgrund dieser Vorschläge eine Handlungsanweisung formulieren, welche daraufhin an bspw. die Insulinpumpe weitergeleitet wird.
Natürlich wurden diese Vorschläge seitens des CDSS mit den Handlungsanweisung der Ärzt*innen verglichen. Und in der Hälfte aller Fälle stimmten beide Vorschläge/Entscheidungen überein – ein erstes gutes Ergebnis, wie ich finde!
Danach gingen sie einen Schritt weiter. Sie führten eine Studie mit Patient*innen durch, welche zu einer Hälfte von Fachpersonal betreut wurden und die andere Hälfte den Anweisungen des Systems gefolgt sind. Die Ergebnisse sprechen für sich. Es gibt keinen signifikanten Unterschied in den Studienergebnissen.
Vor allem fällt auf, dass nicht weniger oder mehr Insulin benötigt wurde. Es wurde in den meisten Fällen tatsächlich nur der zeitliche Abstand der Insulingaben verändert, damit diese besser dem individuellen Lebensstil der Patient*innen entsprachen.
Moshe Phillips sieht das als gelungenen Fortschritt. Vor allem für Patient*innen, welche keinen Zugang zu Ärzt*innen haben. Hier weitere Vorteile, die er in diesen Systemen sieht:
Mit am wichtigsten findet er, dass diese Systeme den Patient*innen ein Tool sein können, damit sie zwischen den jeweiligen Arztterminen nicht alleine sind. Sie haben ein System, welches ihnen schnell Handlungsvorschläge machen kann, welche das Leben mit Diabetes etwas einfacher machen können.
Fazit: Ich nutze ja (wie ihr vielleicht gelesen habt) selbst auch ein System, welches mir Handlungsvorschläge gibt bzw. selbst (ohne mein Zutun) durchführt. Das Loop-System, welches ich seit Mitte Dezember nutze, macht theoretisch nichts anderes wie diese Systeme, die aktuell auch offiziell in Studien getestet werden.
Mein Sensor schickt Daten in eine Cloud, woraufhin der Algorithmus meiner Insulinpumpe die benötigte Insulinmenge vorschlägt und diese es letztendlich auch ausführt.
Daher finde ich auch dieses Thema sehr interessant, spannend und vielversprechend!
Natürlich gibt es auch die „nicht so schöne Seite“ an Technologien wie CDSS, Loop, … . Die Sicherheit kann nie zu 100% gegeben sein, dass das System korrekte Handlungsvorschläge bietet. Dafür hat das System an sich zu viele Punkte, welche anfällig für Fehler sein können. Ein falscher Sensorwert und der Vorschlag des Systems kann gefährlich werden. Daher ist es nicht nur wichtig, dass diese Systeme, Loops, Algorithmen einwandfrei funktionieren. Die Technik, die in diesem Kreislauf (Loop 😉 ) beteiligt ist, muss verlässliche Daten liefern.
Traut ihr euren Systemen? Ich muss sagen, ich bin zu 95% zufrieden mit meinem Libre 2 und mit meiner Danapumpe sowieso.
Bald folgen Beiträge, die weniger technisch sind.. versprochen. 🙂
eure Nathalie
#dedoc #ATTD2022 #payitforward
glucosedumpling 