SmartHospital.NRW: Mit Künstlicher Intelligenz das Krankenhaus von morgen gestalten

Mit Hilfe Künstlicher Intelligenz Patientinnen und Patienten besser behandeln, das Krankenhaus-Personal entlasten und Prozesse effizienter gestalten – das ist das Ziel des Projekts „SmartHospital.NRW“.

Projektstart: 01.03.2021

Laufzeit: 5 Jahre

Förderung: MWIDE, Land NRW

Ziele und Produkte:
Entwicklung eines Vorgehensmodells zur Smart Hospital Transformation

Durch die ständig wachsende Menge an Gesundheitsdaten wird es möglich, intelligente und personalisierte Anwendungen zur gesundheitlichen Früherkennung, Diagnostik, Behandlung und Nachsorge zu entwickeln. Vor allem KI-basierte Systeme bergen enormes Potenzial, welches SmartHospital.NRW heben und für Krankenhäuser in Nordrhein-Westfalen nutzbar machen möchte.

Zu diesem Zweck und zudem um NRW in eine Spitzenposition im deutschen Gesundheitsmarkt bringen zu können, wird in SmartHospital.NRW ein Vorgehensmodell für die Transformation von bestehenden Krankenhäusern in NRW zu intelligenten Krankenhäusern der Zukunft („Smart Hospitals“) entwickelt und als Leuchtturmprojekt an der Universitätsmedizin Essen umgesetzt.

Zusammen mit unseren Partnern schaffen wir nicht nur die technischen Voraussetzungen für das smarte Krankenhaus, wir erarbeiten auch einen individuell anpassbaren Fahrplan, damit der Change ins KI-Zeitalter in der ganzen Branche gelingen kann.

Dr. Anke Diehl, Konsortialführerin SmartHospital.NRW

Die wichtigsten Ziele und Arbeitsschritte in Kürze:

  • Entwicklung eines Vorgehensmodells zur Smart Hospital-Transformation
  • Entwicklung von KI-basierten Demonstratoren für die Bereiche:
  • Automatisierung von Prozessen am Beispiel von medizinischen Dokumenten
  • Sprach- und Dialogsysteme für den klinischen Einsatz
  • KI-gestützte Gesundheitsdatenanalyse zur Früherkennung, Risikobewertung und Diagnostikunterstützung
  • Wirkung und Verstetigung
  • Öffentlichkeitsarbeit und Verbreitung
Europas modernstem Operations-Zentrum für Augen, Hals, Nasen und Ohren-OPs am Uniklinikum Essen
Eröffnungsaufnahme von Europas modernstem Operations-Zentrum für Augen, Hals, Nasen und Ohren-OPs am Uniklinikum Essen, April 2021
© Universitätsmedizin Essen

Zur Automatisierung und Effizienzsteigerung von klinischen Prozessen ebenso wie zur Gesundheitsdatenanalyse werden auf Künstliche Intelligenz (KI) basierende, hochinnovative Anwendungen wie Spracherkennung, Dialogsysteme, Wissensextraktion aus Texten (Natural Language Processing/Understanding) sowie Mustererkennung entwickelt.

Durch die Einbettung der einzelnen Use Cases in ein Gesamtkonzept soll zukünftig die Translation der entwickelten Konzepte aus der Forschung in die Versorgung sichergestellt werden, mit dem Ziel der Steigerung der Wirtschaftlichkeit und der Prozessoptimierung.

Daher sind neben den entsprechenden Managementprozessen und Innovationen auch die Verstetigung der Ergebnisse sowie die Öffentlichkeitsarbeit mit einem Showroom zur Präsentation der Entwicklungen ein wichtiger Bestandteil des Verbundvorhabens.

Koordination:

Universitätsmedizin Essen (UME)

Kontakt:

Dr. med. Anke Diehl, Anke.Diehl@uk-essen.de;
PD Dr. med. Felix Nensa, Felix.Nensa@uk-essen.de;
Dr. rer. nat. Jil Sander, jil.sander@uk-essen.de

Projektpartner:


Fraunhofer IAIS

Kontakt:
Dario Antweiler, dario.antweiler@iais.fraunhofer.de


Fraunhofer MEVIS

Kontakt:
Dr.-Ing. Felix Ritter, felix.ritter@mevis.fraunhofer.de


m.Doc GmbH

Kontakt: Stefanie Berger, stefanie.berger@mdoc.one


Technische Universität Dortmund

Kontakt:
Prof. Dr.-Ing. Jürgen Götze, juergen.goetze@uni-dortmund.de;
Daniel Rau, daniel.rau@tu-dortmund.de


RWTH Aachen TIME

Kontakt:
Dr. Susan Stead, stead@time.rwth-aachen.de;
Thomas Reibel, reibel@time.rwth-aachen.de;
Florian Jovy-Klein, jovy-klein@time.rwth-aachen.de


GSG Consulting

Kontakt: Dr. Stephan Werthebach, Werthebach@gsg-online.com

Automatisierung und Effizienzsteigerung klinischer Prozesse (im Kontext): automatische Durchführung standardisierter klinischer Abläufe wie z.B. der Arztbriefschreibung oder Anamnesestellung mit Hilfe von KI-Programmen.

Gesundheitsdatenanalyse (im Kontext): KI-gestützte, automatische Analyse medizinisch erhobener Daten zur frühzeitigen Erkennung von Risikogruppen und Krankheitsentwicklungen, sowie zur Extraktion und Verarbeitung medizinisch relevanter Daten (z.B. in einem Arztbrief oder der Pflegedokumentation).

Use Case: Anwendungsfall; die Funktionalität eines Programms/Systems in einem bestimmten Anwendungsszenario