Die Gesundheitsversorgung ist der am schnellsten wachsende Ausgabenposten der Europäischen Union, und die Nachfrage nach personalisierten Ansätzen in der Gesundheitsversorgung, auch in der Kardiologie, wächst weiter
Mit zunehmenden Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz (KI) besteht eines der Probleme, die den Fortschritt behindern, in der Fähigkeit der KI, mehrere Datentypen aus verschiedenen Quellen (multimodale Daten) zu integrieren, um personalisierte Interventionen zu entwickeln. Zum Beispiel, wie man hochdetaillierte genomische Daten mit kardiologischer Bildgebung und anderen Daten (Text, Audio, Sensordaten) aus mehreren Quellen in ein sicheres „digitales Gewebe" integriert – ein einheitliches System zur Verbesserung von analytischer Genauigkeit, Robustheit und Tiefe, das zum Training der nächsten Generation von KI-Modellen genutzt werden kann.
Das NextGen-Projekt der Europäischen Union entwickelt Werkzeuge, um Hindernisse bei der Integration multimodaler Daten zu beseitigen, die aufgrund von Datenschutz- und Governance-Anforderungen, dem Vorhandensein mehrerer Standards, unterschiedlicher Datenformate sowie der zugrunde liegenden Komplexität und des Umfangs der Daten komplex ist. Das Projekt wurde speziell für kardiologische Interventionen konzipiert.
Die NextGen-Werkzeuge stellen sicher, dass Gesundheitsdaten über verschiedene Grenzen und Krankenhaussysteme hinweg aussagekräftig und „lesbar" bleiben, ohne ihren ursprünglichen klinischen Kontext zu verlieren, und ermöglichen es Forschenden, relevante kardiovaskuläre Datensätze zu entdecken, ohne sensible Patientendaten zu bewegen oder offenzulegen. Besonders relevant ist die Fähigkeit von NextGen, genomische Daten zu integrieren, die zugleich patientenpersönlich und hochkomplex sind. In jüngster Zeit ist der Preis für Genomsequenzierung erheblich gesunken, sodass sie mithilfe von KI bei der Entwicklung medizinischer Interventionen eingesetzt werden kann. Die entwickelten Werkzeuge werden zudem die Macht zu den Teilnehmenden „verschieben", indem angemessene ethische Grenzen und Governance fest in die Art und Weise codiert werden, wie die Daten innerhalb des Netzwerks interagieren.
Die entwickelten NextGen-Werkzeuge stehen im Einklang mit laufenden Initiativen, darunter „1+ Million Genomes" – ein Projekt, das sicheren Zugang zu genomischen und entsprechenden klinischen Daten in ganz Europa ermöglichen soll und Forschung, Gesundheitspolitik und personalisierte Gesundheitsversorgung unterstützt.
Diese Arbeit unterstützt zudem direkt den Rahmen des European Health Data Space (EHDS). Der EHDS zielt darauf ab, ein sicheres, einheitliches System für den Austausch von Gesundheitsdaten in der gesamten EU zu schaffen, Innovation zu fördern, die Gesundheitsversorgung zu verbessern und Europas globale Führungsrolle im Bereich digitale Gesundheit zu stärken.
Mehrere Praxispiloten werden die Wirksamkeit der NextGen-Werkzeuge demonstrieren und in das NextGen Pathfinder-Netzwerk aus fünf zusammenarbeitenden klinischen Standorten integriert, als eigenständiges Daten-Ökosystem und umfassender Machbarkeitsnachweis.
Prof. Steffen Petersen, Queen Mary University of London, und ESC-Freiwilliger, sagte: „//Klinikerinnen und Kliniker verlassen sich auf ein breites Spektrum klinischer Informationen, um Erkrankungen zu diagnostizieren, Risiken vorherzusagen, Behandlungen zu steuern und Behandlungsergebnisse zu überwachen. Die Gesundheitsdatenwissenschaft hat jedoch die Kraft multimodaler Daten wie Symptome, Anzeichen, Elektrokardiogramme, Bluttests und Bildgebung noch nicht vollständig erfasst. Diese Daten zusammenzuführen ist entscheidend für die Weiterentwicklung datengestützter Innovation im Gesundheitswesen, und NEXTGEN stellt einen bedeutenden Schritt nach vorn dar.//"
