Leben in Bayern

Hat den Arztkittel abgelegt und ist jetzt Datenanalyse-Spezialist: Franz Pfister. (Foto: LMU)

12.04.2019

Leben retten mit künstlicher Intelligenz

Ein Münchner Mediziner hat Algorithmen entwickelt, die Ärzten im Klinikalltag helfen sollen

Bei seiner Arbeit im Krankenhaus stellte der Mediziner Franz Pfister fest: Da kann so manches besser laufen. Kurzerhand hängte er seinen Klinikjob an den Nagel und setzt seither auf Künstliche Intelligenz. Pfister studierte noch mal und hat Algorithmen erarbeitet, die Arbeitsabläufe effizienter machen und Patienten eine sicherere Diagnose bieten.

Für die meisten Menschen beginnt nach dem Studium das Arbeitsleben. Bei Franz Pfister begann nach der Arbeit wieder das Studium. Als er mit 25 Jahren sein Medizinstudium in München abgeschlossen hatte, arbeitete er in der Münchner Schön Klinik mit Fokus auf Schlaganfall- und Parkinson-Patienten. Schnell stellte Pfister fest, dass sowohl bei der medizinischen Versorgung als auch im Gesundheitssystem insgesamt Optimierungsbedarf besteht. „Als Stationsarzt waren mir aber die Hände gebunden“, erinnert sich der heute 31-Jährige.

Doch der Gedanke, skalierbare Geschäftsmodelle zur Prozessoptimierung und Qualitätsverbesserung zu entwickeln, ließ den jungen Mann nicht mehr los. Wie es der Zufall wollte, fand just zu dieser Zeit in der Klinik ein Forschungsprojekt zum Thema Maschinelles Lernen statt. „Da habe ich gemerkt: Cool, meine Idee lässt sich umsetzen“, erzählt Pfister. Das Problem dabei allerdings war: Ihm fehlte das Wissen über die Schlüsseltechnologie. Deshalb begann Pfister sich mit Online-Weiterbildungskursen erste Grundlagen im Bereich Informatik anzueignen. „Das hat mich angefixt“, erinnert er sich.

Gerade bekam Pfister den bayerischen Innovationspreis

Auf der Suche nach mehr stieß er an der Uni München auf den Elitestudiengang Master of Data Science. Anfangs war Pfister noch skeptisch: Ein Mediziner ohne Mathe-Background würde gar nicht erst zum Interview eingeladen, glaubte er. Er wurde aber eingeladen. Und kurz darauf kam sogar die Zulassung. Pfister kündigte seinen Klinik-Job und wurde noch mal Student.

„Das Studium hat mich nicht nur Grundlagen gelehrt, sondern ein profundes Verständnis von Data Science vermittelt“, sagt er heute. Ein Projekt während dieser Zeit untersuchte, wie sich Maschinelles Lernen in der Medizin nutzen lässt. Daraus entstand Pfisters Start-up deepc, für das er und seine sechs Teamkollegen vergangenes Jahr bei den studentischen Innovationslaboren mit dem ersten Preis des Zentrums Digitalisierung Bayern ausgezeichnet wurden. Ende März bekam das Team zudem den bayerischen Innovationspreis Gesundheitstelematik.

Die Nachfrage nach Radiologen hat sich in den vergangenen zehn Jahren nahezu verdoppelt, die Anzahl der Ärzte ist aber fast gleich geblieben. Was bedeutet, dass für die Untersuchung immer weniger Zeit bleibt. „Je größer der Druck, desto mehr Fehler passieren“, erzählt Pfister. Hinzu kommt bei der Untersuchung die „satisfaction of search“: Viele Ärzte hören auf, weiterzusuchen, wenn sie bereits einen Befund haben – „dabei können Menschen Läuse und Flöhe haben“, veranschaulicht er. Außerdem seien die Untersuchungen nicht nur mehr, sondern auch viel komplexer geworden. Bei einer modernen Magnetresonanztomografie (MRT) erhalten Ärzte zum Beispiel 2000 hochaufgelöste Einzelbilder der Patienten. Allein aufgrund der Fülle der Daten werden Dinge leicht übersehen. Manche Ärzte empfinden solche Analysen als Vorwurf und geraten in eine Verteidigungshaltung.

Pfister geht es aber nicht um Schuldzuweisungen. Natürlich gebe es diagnostische Fehler, die Menschenleben kosten. „In der Regel sind Ärzte aber extrem gut im Interpretieren“, betont er. Pfister möchte vielmehr eine Art Autopiloten schaffen, auf den sich Mediziner auch in stressigen Momenten verlassen können. Der Mediziner vergleicht das mit der Rechtschreibkorrektur von PC-Schreibprogrammen. Jeder übersieht beim Schreiben mal einen Buchstabendreher, der dann von der Software rot unterkringelt wird. „Diese Unterkringelung bieten wir mit deepc für Ärzte an“, erklärt der gebürtige Münchener.

Konkret nutzt deepc Algorithmen und Machine-Learning-Modelle, um Anomalien in medizinischen Daten zu entdecken. Diese werden dann dem Arzt für eine schnellere, objektivere und sicherere Diagnose zurückgemeldet. Die Software untersucht Bilddaten der Scannergeräte in Krankenhäusern auf Auffälligkeiten. Wird etwas gefunden, schlägt deepc Alarm, sodass der Arzt schnell und gezielt diese Auffälligkeiten diagnostizieren kann. Wird nichts gefunden, kann der Arzt den Patienten nach einem kurzen persönlichen Check ohne lange Wartezeiten wieder nach Hause schicken.

Getestet wird deepc jetzt an der Neuroradiologie des Klinikums Rechts der Isar. „Damit haben wir in die Realität umgesetzt, was mir immer vorgeschwebt ist“, schwärmt Pfister: „Wir verbessern die Qualität und machen Abläufe effizienter.“

Menschenleben retten findet er einfach „cool“

Dass seine Erfindung Ärzte eines Tages überflüssig macht, glaubt Pfister nicht. „Ich zähle mich immer noch als Arzt und will meinen Berufsstand weder abschaffen noch verraten.“ Der Arzt soll deshalb nicht ersetzt, sondern in seiner täglichen Arbeit unterstützt werden. Das Berufsbild von Ärzten und Radiologen aber wird sich wohl durch die künstliche Intelligenz verändern. Dass sich diese Berufe verändern, sei aber schon immer so gewesen, erklärt Pfister. „Vor 50 Jahren gab es zum Beispiel noch kein MRT.“ Damals wurde ein Schlaganfall noch klinisch diagnostiziert.

Der Mediziner, Data-Scientist und Unternehmer hat neben deepc noch andere Start-ups. So arbeitet Pfister zum Beispiel an Wearables, tragbaren Computersystemen, die chronische Krankheiten wie Parkinson frühzeitig erkennen können. In einem anderen Vorhaben untersucht er den sicheren und vor allem auch datenschutzsicheren Austausch von Patientendaten via Blockchain. So könnten Patientendaten zu Forschungszwecken genauer ausgewertet werden, ohne gegen Datenschutzauflagen zu verstoßen. Auch mehr KI-Systeme könnten damit mit Daten gefüttert werden.

Warum seine Unternehmen immer noch fast alle aus dem medizinischen Bereich kommen? Pfister: „Es ist doch cooler, mithilfe künstlicher Intelligenz Menschenleben zu retten, als im Marketing irgendwelche Klickraten zu verbessern.“
(David Lohmann)

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