01.12.2023 – Kategorie: F&E

KI-Meilenstein im Bereich klinischer Dialyse

Fresenius Medical Care hat dank KI die erste Phase des weltweit ersten anonymisierten Dialysedatensatzes abgeschlossen.

Die Apollo-Datenbank soll die Qualität und die Ergebnisse bei der Patientenversorgung verbessern. Sie gestaltet die Behandlung von Nierenerkrankungen personalisierter und präziser. Damit bietet sie einen hochentwickelten Einblick in die klinische Versorgung von mehr als 540.000 Dialysepatienten; Damit ist sie die größte multinationale Datenbank mit longitudinalen Daten ihrer Art. „Künstliche Intelligenz (KI) ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert“, sagt Dr. Frank Maddux, Global Chief Medical Officer und Mitglied des Vorstands von Fresenius Medical Care. „Die Apollo-Datenbank trägt damit nicht nur dazu bei, unser Verständnis von Nierenerkrankungen und Dialysetherapien durch datenbasierte Erkenntnisse zu verbessern. Sie liefert auch Daten von hoher Qualität, Relevanz und Aktualität. Das sind drei wichtige Datenattribute, die für die Verwirklichung von KI-Ambitionen im großen Maßstab entscheidend sind.“

KI wertet Daten aus 40 Ländern aus

In der ersten Phase des Apollo-Datenbankprojekts wurden Daten aus den weltweiten klinischen Systemen des Unternehmens in der Cloud harmonisiert. Hierzu wurden Daten aus 40 Ländern auf sechs Kontinenten zu mehr als 350 Patientenbehandlungsparametern zusammengeführt. Die Datenbank umfasst Informationen von mehr als 540.000 Dialysepatienten, mehr als 140 Millionen Dialysebehandlungen und mehr als 34 Millionen Laborunteranalysen.

Die Datenbank bietet eine vollständige Anonymisierung der Daten und einen optimierten Weg für globale Analysen. Dabei werden die komplexen globalen, regionalen und lokalen Datenschutzanforderungen, einschließlich HIPAA und GDPR, eingehalten.

Quelle: Fresenius Medical Care

„Die Daten, die Fresenius Medical Care weltweit im klinischen Bereich sammelt, sind in ihrer Breite und Tiefe unübertroffen. Sie stellen einen der größten Wettbewerbsvorteile des Unternehmens dar“, sagt Stuart McGuigan, Global Chief Information Officer von Fresenius Medical Care. „Das Apollo-Datenbankprojekt ist ein wichtiger Meilenstein nicht nur in unserer digitalen Transformation, sondern auch für unsere langfristige KI-Strategie.“

Das Projekt wird in zahlreichen Forschungspräsentationen auf der diesjährigen Konferenz der American Society of Nephrology Kidney Week von Experten von Fresenius Medical Care vorgestellt. Die Konferenz findet vom 2. bis 5. November 2023 in Philadelphia, Pennsylvania, USA, statt. Sie ist eine der weltweit größten und einflussreichsten Zusammenkünfte von Ärzten und Experten für Nierenerkrankungen.

KI verbessert Lebensqualität von Menschen mit Nierenerkrankungen

„Die Dialyseversorgung erzeugt eine große Menge an Daten, die für sekundäre Zwecke genutzt werden können. Multinationale Datensätze sind jedoch rar, da weltweit unterschiedliche, komplexe Datenschutzbestimmungen eingehalten werden müssen. Die Harmonisierung von Daten aus verschiedenen klinischen Systemen stellt eine Herausforderung dar“, sagte Dr. Len Usvyat, Head of Clinical Advanced Analytics bei Fresenius Medical Care. „Dieses wichtige Datenwerkzeug erhöht die Geschwindigkeit und Robustheit der analytischen Fähigkeiten des Unternehmens. Es sorgt für mehr Konsistenz bei der Generierung datenbasierter klinischer Erkenntnisse. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse haben das Potenzial, nicht nur die medizinische Praxis zu verbessern. Sondern vor allem die Lebensqualität von Menschen mit Nierenerkrankungen.“

Das Projekt wird vom Global Medical Office in Zusammenarbeit mit Teams aus den Bereichen Digital Technology & Innovation, Care Delivery und Care Enablement koordiniert. Es unterstützt bereits mehr als 15 klinische Optimierungsprojekte. Zum Beispiel eine globale Machbarkeitsstudie zum erweiterten Einsatz eines Anämiekontrollmodells sowie ein Modell zur künstlichen Intelligenz, das in vielen Ländern angwendet wird, um den Einsatz von Erythropoietin-stimulierenden Mitteln und Eisentherapien bei Dialysepatienten zu optimieren.

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