Schlaganfall-Prävention unter Anwendung künstlicher Intelligenz

Stroke Prevention Using Artificial Intelligence

Frank Stachulski^a, Jörg Schönfeld^b

^a Bundeswehrkrankenhaus Berlin, Klinik IX – Neurolgie

^b Bundeswehrkrankenhaus Berlin, Ingenieur Medizintechnik

Zusammenfassung

Etwa 250 000 Menschen in Deutschland erleiden im Jahr einen Schlaganfall. Ein solcher ist zum einen eine häufige Todesursache, zum anderen bleiben bei etwa einem Drittel der Patienten dauerhaft zum Teil schwere Behinderungen bestehen.

Ein Schlaganfall ist immer ein Notfall und bedarf der neurologischen Akutversorgung des Patienten. Es ist politisches Ziel, zur Verbesserung der Schlaganfallversorgung zukünftig vermehrt Maßnahmen der Primär- und Sekundärprävention in die Regelversorgung der Krankenkassen aufzunehmen. Hierzu gehören auch Projekte mit Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI).

Die Identifikation gefährdeter Patienten durch die Detektion relevanter Herzrhythmusstörungen wie Vorhofflimmern (VHF) oder das Erkennen einer transitorisch ischämischen Attacke (TIA) können dazu beitragen, die Häufigkeit von Schlaganfällen zu reduzieren und so schwerwiegende Folgen für den Patienten zu vermeiden. Eine frühzeitige Diagnose der Risiken und die Einleitung einer geeigneten Therapie können in der Summe das Schlaganfallrisiko um bis zu 70 % reduzieren. Im Bundeswehrkrankenhaus Berlin wurde zur Detektion von Vorhofflimmern die AI unterstützte Schlaganfall-Risiko-Analyse (SRA) eingeführt.

Schlüsselwörter: Schlaganfall-Risiko-Analyse, Transitorisch-ischämische Attacke, Vorhofflimmern, Krankenhauszukunftsgesetz, Klinische Entscheidungsunterstützung

Summary

Around 250,000 people in Germany suffer a stroke every year. On one hand, stroke is a frequent cause of death (14^th place in ranking), on the other hand, one third of surviving patients experience severe or permanent disability.

A stroke is always an emergency and requires acute neurological care. It is a political intention in Germany to include more primary and secondary prevention measures in the standard care of the health system to improve stroke care in the future. This will also include projects that use artificial intelligence (AI). The identification of patients at risk by detecting relevant cardiac arrhythmias such as atrial fibrillation (AF) or detecting a transient ischemic attack (TIA) can help to reduce the frequency of strokes and thus avoid serious consequences for patients. Early diagnosis of risk factors and initiation of appropriate therapy can, in total, reduce the risk of stroke by up to 70 %. AI-assisted stroke risk analysis (SRA) has been introduced at the Bundeswehr Hospital Berlin for the detection of atrial fibrillation.

Keywords: stroke risk analysis; transient ischemic attack; atrial fibrillation; future hospital law; clinical decision support

Hintergrund

In Deutschland erleiden nach aktuellen Zahlen jährlich ca. 250 000 Menschen einen Schlaganfall [8]. Der Schlaganfall ist zum einen eine häufige Todesursache (Platz 14 im Ranking), zum anderen weist ein Drittel der überlebenden Patienten eine schwere oder andauernde Behinderung auf [10]. Für viele dieser betroffenen Patienten geht der Schlaganfall mit gravierenden Folgen wie körperlichen Lähmungserscheinungen oder dauerhaften Sprachstörungen einher.

Die Bundesregierung hat beschlossen, die Schlaganfallversorgung zukünftig noch deutlich zu verbessern, indem vermehrt Maßnahmen der Primär- und Sekundärprä­vention in die Regelversorgung der Krankenkassen mit aufgenommen werden [3]. Hierzu gehören auch Pro­jekte, bei denen künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt.

Ein Schlaganfall tritt auf, wenn die Blutversorgung des Gehirns vorübergehend oder vollständig gestört ist oder eine Blutung die Funktion des Hirngewebes beeinträchtigt. Infolge der Unterversorgung mit sauerstoffreichem Blut sterben zeitabhängig Nervenzellen in dem betroffenen Gebiet ab, weshalb eine rasche Diagnostik und Therapie zur Verbesserung der Prognose essenziell sind. In Bezug auf die Ursache werden ischämische und hämorrhagische Schlaganfälle unterschieden.

Ischämischer Schlaganfall

Diese häufigste Art des Schlaganfalls wird durch ein Blutgerinnsel in einer hirnversorgenden Arterie verursacht, welches zu einem Gefäßverschluss und einer Unter­brechung der Durchblutung der von diesem versorgten Hirnbereiche führt. Verursacht wird der ischämische Schlaganfall häufig durch eine Atherosklerose der hirnversorgenden Gefäße, aber auch durch embolische Ereignisse im Rahmen struktureller Herzerkrankungen oder Herzrhythmusstörungen, insbesondere durch par­oxysmales Vorhofflimmern (pVHF). Unter einem pVHF, ICD-10 Code 148.9, versteht man eine (anfallsweise) Episode aus plötzlich auftretendem unregelmäßigen Herzschlag. Die Dauer einer Episode, in denen der Vorhof flimmert, kann von einigen Minuten bis zu mehreren ­Tagen anhalten und verschwindet in der Regel wieder von allein. Eine frühzeitige Diagnose der Risiken und die Einleitung einer geeigneten Therapie können in der Summe das Schlaganfallrisiko um bis zu 70 % reduzieren [6].

Hämorrhagischer Schlaganfall

In etwa 2 von 10 Fällen ist ein Schlaganfall durch die Ruptur eines hirnversorgenden Gefäßes mit Blutung in das Hirngewebe bedingt. Dadurch kommt es zu einer Unterversorgung des Gehirns mit Sauerstoff und sekundär zu einem Druckanstieg im Gehirn. Abbildung 1 stellt die beiden Schlaganfalltypen in Korrespondenz mit einer MRT-Bildgebung (A,B,C-ischämischer Schlaganfall) dar.

Manche ischämischen Schlaganfälle werden gar nicht wahrgenommen, da keine eloquenten Hirnbereiche betroffen sind. Diese werden als „stumme Infarkte“ bezeichnet. Eine TIA (transitorisch ischämische Attacke), die auch häufig als „Vorbote“ des Schlaganfalls gilt, zeichnet sich durch eine nur vorübergehende Störung der Blutversorgung aus, sodass Symptome sich wieder komplett zurückbilden.

Abb. 1: Schematische Darstellung von ischämischem und hämorrhagischem Schlaganfall und korrespondierender diagnostisch-radiologischer Bildgebung

Diagnostikverfahren

Krankenhäuser wie das BwKrhs Berlin, die Patientinnen und Patienten mit akutem Schlaganfall versorgen, halten eine interdisziplinäre Diagnostik 24/7 bereit. Zu den häufigsten angewandten Diagnostikverfahren gehören:

• EKG,
• Laboruntersuchungen (u. a. Gerinnung: INR+Quick, Kleines Blutbild: Erythrozyten+Thrombozyten, Elektrolyte: Ca+Na+Ka, Creatininkenase: Troponin+CK),
• Computertomografie (CT inklusive CT-Angiographie und CT-Perfusion),
• Kernspintomografie (MRT),
• Ultraschalluntersuchung der hirnversorgenden Gefäße (Duplex-Sonografie),
• Echokardiografie (transthorakal/transösophageal) sowie
• kardiophysiologische Untersuchungen.

Der Klinik für Neurologie stehen dabei im stationären Setting Monitorbetten mit Patientenmonitoren und einer adäquaten Überwachungszentrale zur leitliniengerechten Akutversorgung zur Verfügung. Abbildung 2 stellt den digitalen Diagnostikverbund der medizinischen Diagnostikverfahren dar.

Stroke Risk Analysis

Neben den aufgeführten diagnostischen Standardmethoden hat sich ein innovatives Verfahren, die Schlaganfall-Risiko-Analyse SRA (Stroke Risk Analysis) durchgesetzt. Das Verfahren wird verwendet, um mehr Patienten mit Vorhofflimmern, einem bedeutsamen Risikofaktor für einen Schlaganfall, möglichst sicher zu erkennen [9]. Die SRA bietet folgende Vorteile:

• Das digitale System identifiziert Patienten mit Risiko für pVHF anhand einer mindestens einstündigen EKG-Aufzeichnung.
• Eine integrierte Künstliche Intelligenz (KI) findet automatisch und zuverlässig vorhandene Episoden von Vorhofflimmern, wobei der einfach zu tragende kleine EKG-Rekorder bis zu 7 Tage Aufzeichnungsmöglichkeit bietet.
• Der automatisierte Algorithmus (AI) unterstützt den Neurologen auf einfachste Weise und in kürzester Zeit bei der gezielten Suche und der erfolgreichen Detektion bei pVHF. Patientinnen und Patienten können von einer aktiven Schlaganfallprävention durch frühzeitiges Erkennen von bisher unbekanntem Vorhofflimmern profitieren.

Methode der SRA

Ziel der SRA ist es, ein pVHF rechtzeitig zu erkennen, um präventiv einen Schlaganfall zu verhindern. Bei einer SRA wird für mindestens eine Stunde ein EKG abgeleitet. Die EKG-Ableitung erfolgt entweder mit einem stationären Patientenmonitor (im Fallbeispiel Philips IntelliVue Patientenmonitor Serie-MX800 und Philips IntelliVue Zentrale PIIC iX) mit in der Zentrale integriertem EKG-Übergabe Modul per File-Sharing Export in die Digitale Medizinische IT-Plattform (MedSAN) der Klinik oder einem speziellen mobilen EKG-Aufzeichnungsrekorder (Langzeit-Holter-EKG) (Abbildung 2).

 

Abb. 2: Vereinfachte Darstellung des digitalen Diagnostikverbunds

Das EKG wird im MedSAN im BwKrhs Berlin standardisiert und konfektioniert verarbeitet – bei gleichzeitiger Pseudonymisierung und Verschlüsselung der Patien­tendaten (Datenschutzkonformität). Über ein digital gesicher­tes VPN-Gateway mit Cloud-Konnektor nach BSI-­Standard über eine durch die BWI¹ überwachte Cloudanbindung wird die EKG-Episode zum Dienstleister Apoplex Medical Technologies GmbH mit auf SRA spezialisierter EKG-Auswertung transferiert. Moderne KI-­Algorithmen werten das EKG in der Cloud des Herstellers Apoplex Medical aus und senden eine verschlüsselte Befunddatei innerhalb weniger Minuten in ein dediziertes BWI-Mailpostfach der Neurologischen Klinik im BwKrhs Berlin zurück. Das Ergebnis der Analyse dient der klinischen Entscheidungsunterstützung im Kontext weiterer Diagnostikverfahren. Abbildung 3 zeigt die EKG-Ableitung für eine SRA am Fallbeispiel einer Patientenmonitoring Anlage mit einem MX850 Monitor, einer Patientenzentrale des Herstellers Philips versus einem Holter EKG, einem Gatewayserver im MedSAN und dem Transfer (Cloud as a Service Dienst mit Nutzung KI aus der Telekom Cloud des Herstellers Apoplex Medical Technologies GmbH) über einen VPN-Connect der BWI.

 

Abb. 3: Diagnostische Behandlungsumgebung SRA mit Apoplex SRA Applikation und Service

Digitale Umsetzung

Die digitale Umsetzung des Projektes erfolgt im Server-Client-Verfahren, in einem sogenannten medizinischen IT-Netzwerk. Dabei kommen folgende Komponenten zum Einsatz:

Server-Umgebung

• Krankenhausinformationsysstem (KIS)-Server (NEXUS-KVI)
• Interoperabilitätsserver (Philips-IOP)
• Datenserver (Philips IBE/Apoplex medical)

Client-Umgebung

• Zentralen-Umgebung (Patientenmonitoring)
• KIS-Arzt-Arbeitsplatzcomputer (APC) versus PACS²-APC (Medizinische APC)

Datensicherheit

Medizinische IT-Netzwerke mit vernetzten Medizinprodukten (EKG-Rekorder, Patientenmonitoring, Computer mit medizinischer Software usw.) müssen nach einer aktualisierten Norm: DIN ISO/IEC 80001–1:2022 vom Februar 2022 risikobetrachtet werden, um die Patientensicherheit und die Sicherheit der Patientendaten zu erhöhen.

Eine Herausforderung besteht darin, alle im Workflow eingesetzten Komponenten an die neuen Anforderungen für eine medizinische Interoperabiltität anzupassen. Dazu traten im Oktober 2021 neue Interoperabilitätsvorgaben mit der Gesundheits-IT-Interoperabilitäts-Governance-Verordnung – GIGV, in Kraft [2]. Im Sinne dieser Verordnung versteht man die Einhaltung der Vorgaben zur interoperablen Datenverarbeitung medizinischer Daten mit dem Ziel, der Fähigkeit zur Zusammenarbeit verschiedener digitaler Systeme auf den Ebenen:

• Strukturelle Interoperabilität
• Syntaktische Interoperabilität
• Semantische Interoperabilität
• Organisatorische Interoperabilität

Die neuen Anforderungen an die GIGV machen es erforderlich, die medizinischen Daten in einen neuen Standard: FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) zu überführen, damit diese auch weiteren Gesundheitsanwendungen bereitgestellt werden können. Die Konfektionierung der Medizindaten erfolgt auf einer im MedSAN integrierten Interoperabilitätsplattform (IOP). Die gewonnenen Ergebnisdaten stehen weiteren medizinischen Plattformen (z. B. EKG-Befundplattform, Patientendatenmanagementsystem (PDMS) bei Verlegung auf die Intensivstation oder radiologische 3D-CT-Befundung) interoperabel zur Verfügung und werden in Zukunft zur Auswertung an ein digitales System zur klinischen Entscheidungsunterstützung CDSS (Clinical Decision Support System) weitergeleitet.

Blick in die nahe Zukunft

Weitere digitale Anwendungen verfolgen in Zukunft das Ziel, die Daten dem behandelnden Arzt auf Grundlage aller medizinischen Daten und dem Hintergrundwissen einer angeschlossenen wissenschaftlichen medizinischen Datenbank in der Art aufzubereiten, dass potenziell eine evidenzbasierte Behandlung mit individualisierter Patientenmedizin möglich wird [1]. Der „Kliniker“ würde eine digital generierte Behandlungsempfehlung auf Plausibilität prüfen und die weitere Behandlung individualisiert freigeben. Alle digitalen Daten könnten dann in einer elektronischen Patientenakte/Gesundheitsakte (ePA) zusammengeführt werden [7]. Die Daten für die ePA stehen für eine interdisziplinäre weitere Behandlung sowohl den klinikeigenen Mitarbeitern als auch nach der Entlassung des Patienten, dem Truppen- oder Hausarzt sowie den mitbehandelnden (auch externen) Fachärzten zur Verfügung. Die Daten können digital interoperabel über einen BWI-gematik³-Konnektor im BwKrhs Berlin der Telematikinfrastruktur (TI) der gematik verschlüsselt bereitgestellt werden. Absicht des Bundesgesundheitsministeriums ist es, dass die digitale Gesundheitsakte (EMR – Electronic Medical Record oder EHR – Electronic Health Record) des Krankenhauses in Kürze über eine Interoperabilitätsplattform (IOP) den nachbehandelnden Ärzten zur Verfügung gestellt wird. Abbildung 4 stellt den kausalen Zusammenhang zwischen der weiteren Verwendung eines SRA-Befunds innerhalb eines CDSS und der Ablage in einem EMR/EHR dar.

Abb. 4: Bearbeitung eines SRA-Befundes mit einem CDSS und Bereitstellung über IOP

Fazit

Die Schlaganfall-Risiko-Analyse, die im BwKrhs Berlin und BwKrhs Ulm genutzt wird, ist ein modernes Verfahren mit KI-Unterstützung, das die Diagnostik von Patientinnen und Patienten in der Schlaganfallsekundärprävention unterstützt. Die SRA-Analyse kann entscheidend dazu beitragen, das individuelle Schlaganfallrisiko signifikant zu senken. Neben der Einführung cloudbasierter Auswerteverfahren müssen regulatorische Anforderungen (MPDG, MPBetreibV, DSGVO, BSI, B3S usw.) an alle im Prozess beteiligten Medizinprodukte erfüllt werden. Für die Nutzung von KI als Medizinprodukt hat die EU im April 2021 die Webseite: „Neue Vorschriften für künstliche Intelligenz – Fragen und Antworten“ veröffentlicht [4]. Darin kündigt sie an, KI in allen Branchen risikobasiert regulieren und die Einhaltung der Vorschriften überwachen (lassen) zu wollen [5]. Es bleibt abzuwarten, wie diese komplexe Überwachung praktisch anwendbar umgesetzt werden kann, insbesondere unter dem Blickwinkel, dass bereits unzählige Apps mit KI-Algorithmus zur Anwendung kommen.

Zusätzlich zu den ohnehin technisch aufwändigen Betriebsbedingungen für die dargestellte Anwendung der Schlaganfallprävention mittels SRA müssen bei Cloudanwendungen umfangreiche Vorgaben zur Einhaltung des Patientendatenschutzes nach der DSGVO und der Cybersecurity nach Vorgaben des BSI und in Zusammenarbeit mit der BWI umgesetzt werden. Die Verantwortung für den sicheren Betrieb moderner medizinischer Anwendungen liegt nach der MPBetreibV beim Betreiber des Bundeswehrkrankenhauses. Das Ergebnis der SRA-Analyse dient der klinischen Entscheidungsunterstützung, kann aber die ärztliche Diagnose und Therapieentscheidung (noch) nicht ersetzen. Das Ergebnis kann aber zu einer Therapieentscheidung herangezogen werden. Dort, wo jede Sekunde zählt, um dem Patienten die bestmögliche Behandlung zukommen zu lassen, werden in Zukunft cloudbasierte Anwendungen den Kliniker in den Bundeswehrkrankenhäusern unterstützen. Das Krankenhauszukunftsgesetz (KHZG) im Fokus der Umsetzung moderner digitaler Projekte dient als Innovationstreiber, damit Krankenhäuser sich modernen digitalen Analyseverfahren öffnen können. Die Teilhabe der BwKrhs und der gesamten Gesundheitsversorgung in der Bundeswehr an der Digitalen Transformation des Gesundheitswesens ist essenziell für den Sanitätsdienst.

Literatur

• Bundesministerium für Gesundheit: Evidenzbasierte Medizin. , letzter Aufruf 12.Februar2023 mehr lesen
• Bundesministerium für Gesundheit: Interoperabilität 2.0 auf Basis der Gesundheits-IT-Interoperabilitäts-Governance-Verordnung. , letzter Aufruf 23.Februar 2023 mehr lesen
• Deutsche Ärzteschaft: Ärzte sehen Verbesserungsbedarf bei Schlaganfallnachsorge. , letzter Aufruf 12.Februar 2023 mehr lesen
• Europäische Kommission: Neue Vorschriften für künstliche Intelligenz – Fragen und Antworten. , letzter Aufruf 23. Februar 2023 mehr lesen
• Europäische Kommission: Proposal for a Regulation laying down harmonised rules on artificial intelligence. EC 2021; , letzter Aufruf 23.Februar 2023 mehr lesen
• Neurologienetz: Schlaganfall Risikoanalyse., letzter Aufruf 23.Februar 2023 mehr lesen
• praktisch Arzt Magazin: ePA, So funktioniert die elektronische Patientenakte.< https://www.praktischarzt.de/magazin/epa-so-funktioniert-die-elektronische-patientenakte/>, letzter Aufruf 12. Februar 2023 mehr lesen
• Strahmeyer JT, Stubenrauch S, Geyer S, Weissenborn K, Eberhard S:Häufigkeit und Zeitpunkt von Rezidiven nach inzidenten Schlaganfall. Dtsch Arztebl Int 2019; 116: 711-717. mehr lesen
• Theis G: Schlaganfallprävention: Vorhofflimmern als Risikofaktor erkennen. Dtsch Arztebl 2009; 106(18): [26]. mehr lesen
• von Büdingen H, Teil M: Schlaganfall - Zahlen, Daten, Fakten. , letzter Aufruf 23.Februar 2023. mehr lesen

Manuskriptdaten

Zitierweise

Stachulski F, Schönfeld J: Schlaganfall-Präventionunter Anwendung künstlicher Intelligenz. WWM 2023; 67(4): 137-142.

DOI: https://doi.org/10.48701/opus4-116

Für die Verfasser

Medizinal Direktor Dr. med. Frank Stachulski

Bundeswehrkrankenhaus Berlin

Klinik IX – Neurologie

Scharnhorststraße 13, 10115 Berlin

E-Mail: frankstachulski@bundeswehr.org

Manuscript Data

Citation

Stachulski F, Schönfeld J: [Stroke prevention using artificial intelligence]. WWM 2023: 67(4): 137-142.

DOI: https://doi.org/10.48701/opus4-116

For the Authors

Medicine Director Dr. med. Frank Stachulski

Bundeswehr Hospital Berlin

Department IX – Neurology

Scharnhorststraße 13, 10115 Berlin

E-Mail: frankstachulski@bundeswehr.org