Wer bist Du und wie beschreibst Du Deinen Drive im Bereich digitaler Medizin, Deine Rolle?
Ich bin Arzt in der Neuroradiologie und leite auch die interdisziplinäre Arbeitsgruppe „Computational Imaging“ gemeinsam mit Björn Menze aus der TUM-Informatik. In unserer AG entwickeln wir KI-Lösungen für reale klinische Probleme, etwa in der Verlaufsbeurteilung von Patienten mit Multipler Sklerose oder der individuellen Tumorwachstumsmodellierung für eine bessere, individuellere Therapie von Patienten mit Hirntumoren.
Was ist Dein USP, Dein Alleinstellungsmerkmal?
Ich habe mich schon immer für die Schnittstelle zwischen Medizin und Informatik interessiert. In meiner Postdoc-Zeit am DKFZ in Heidelberg habe ich dann begonnen, tatsächlich mit (un)supervidiertem Maschinellen Lernen zu arbeiten, damals für eine biologisch motivierte Einteilung von Hirntumoren. Diese Ergebnisse sind auch in die aktualisierte WHO-Klassifikation eingeflossen. Ich glaube, dass diese Interdiszipinarität eine Stärke ist.
Was exakt findet in Deinem Alltag schon alles digital statt? Wo schafft die Digitalisierung damit einen Mehrwert?
Die (Neuro)Radiologie ist – für Medizinverhältnisse – bereits ein ziemliches digitales Fach. Die Daten mit denen wir arbeiten liegen immer schon digital vor. Damit ist die Radiologie auch ein natürlicher „Einstiegspunkt“ für die Digitalisierung in Krankenhäusern.
Wo siehst Du die größten Chancen und das größte Potenzial in der Digitalisierung der Gesundheit? Wieso?
Mittelfristig glaube ich, dass die multimodale Integration verschiedener
Daten(quellen) entscheidend für den Erfolg von Digitalisierung und KI ist. (Prognose)Modelle, die etwa in der Onkologie Bild-, Genom- und Histologiedaten integrieren für wirklich individuelle Therapieempfehlungen wären auch im klinischen Impact ein großer Schritt.
Dafür müssen aber – gerade in der EU – Möglichkeiten geschaffen werden, die dafür nötige „big data“ zu sammeln.
Wo konkret siehst Du das größte Marktpotenzial in der digitalen Gesundheit in den kommenden Jahren und wieso?
Kurzfristig sehe ich vor allem für (Clinical) Decision Support Systeme ein relevantes Marktpotenzial. Wir haben im Bereich DL mittlerweile für viele Anwendungen (Klassifizierung, Segmentierung) ein Performanceniveau erreicht, dass es absolut realistisch macht, solche Anwendungen mit „expert performance“ zu entwickeln.
Was ist Dein konkreter Ratschlag an Gründer und Investoren im Bereich digital health?
Sucht Kooperationen mit einerseits Medizinern, andererseits aber auch (Computer)Wissenschaftlern. Definiert ein wirklich klinisch relevantes Problem (mit der ersten Kooperation) und implementiert den state-of-the-art (mit der zweiten Kooperation).
Welche drei Events sind absolute MUSTs im Bereich Digital Health, würdest Du also dringend empfehlen?
ETIM in Essen, Digital Health Summit am TUM, MICCAI/MIDL