Künstliche Intelligenz

Gesundheitsdaten visualisieren

Wie die Leidenschaft für Computergrafiken das Gesundheitswesen zum Besseren verändern kann

3min

Rebecca Murr

Veröffentlicht am January 18, 2023

Unser Kollege Kaloian Petkov entdeckte bereits in der Mittelschule seine Leidenschaft für Computergrafik. Und diese Leidenschaft wurde schnell zur Berufung, um durch eine bessere Visualisierung von Gesundheitsdaten die Ergebnisse für Patient*innen zu verbessern. Der Senior Key Expert für Bildgebung und Visualisierung erzählt, wie seine tägliche Arbeit im Technologie- und Innovationszentrum von Siemens Healthineers in Princeton, USA, aussieht.

In den heutigen Gesundheitssystemen werden rund um die Uhr riesige Mengen an Daten gesammelt und verfolgt. Sie stammen aus vielen Quellen, z. B. aus elektronischen Gesundheitsakten, Krankenhausverwaltungssystemen und mehr. Hinzu kommen Daten von Diagnosezentren, Labors, Pharmaunternehmen und anderen Geräten in Krankenhäusern. Der Zugang zu all diesen Daten ist jedoch wertlos ohne eine richtige Datenvisualisierung, die dem medizinischen Personal hilft, Daten schneller zu interpretieren, Trends zu erkennen und bessere Entscheidungen zu treffen.

Kaloian (Kal) Petkov hat es sich zur Aufgabe gemacht, die neuesten Entwicklungen in der Datenvisualisierung und Computergrafik zu nutzen, um Anwendungen im Gesundheitswesen zu unterstützen. Als Senior-Experte für Bildgebung und Visualisierung erforscht er im Technologie- und Innovationszentrum von Siemens Healthineers in Princeton, USA, neue Techniken, um die Visualisierung von Daten zu verbessern, um so dem Gesundheitspersonal zu helfen und Patientenergebnisse zu verbessern.

Wie man Expert*in für Datenvisualisierung wird

Seine Leidenschaft für Computergrafik begann bereits in seiner Heimat Bulgarien, als er in der Mittelschule Informatikunterricht nahm. Ihm war schnell klar, dass er dieser Leidenschaft nachgehen wollte. Also schrieb er sich für Informatik und Mathematik am Lakes Forest College in Illinois (USA) ein. Später spezialisierte er sich auf medizinische und immersive Visualisierung an der State University of New York in Stony Brook.

Seine Leidenschaft wurde schnell zur Berufung, als er erste Einblicke in die medizinische Visualisierung von Daten im Gesundheitswesen erhielt, insbesondere in die Rendering-Technologie. „Das ist eine gute Möglichkeit, Informationen zu vermitteln, zusammenzufassen und den Menschen zu helfen, sie zu verstehen. Das gefiel mir und ich wollte das zu meinem Beruf machen,“ erinnert sich Kal.

Er lernte, wie diese Technik es ermöglicht, Patient*innen- und Bevölkerungsdaten auf nützliche Weise zusammenzufassen: Denn Ärzt*innen erhalten so etwa Unterstützung bei der Diagnose und Behandlungsplanung sowie bei der chirurgischen Anleitung und Aufklärung. Dies bestärkte Kal in seinem Entschluss, sich nach dem Studium der Visualisierung von medizinischen Daten zu widmen - und zu Siemens Healthineers zu gehen.

Bessere Ergebnisse für Patient*innen durch bessere Visualisierung

Heute verwenden Kal und seine Kollegen verschiedene Techniken zur Visualisierung von Gesundheitsdaten. In vielen Fällen handelt es sich dabei um 3D-Datenvisualisierung oder Techniken aus anderen Bereichen, wie der Computergrafik. Sie greifen sogar auch auf Techniken aus der Unterhaltungsindustrie, dem Design und der Fertigung zurück.

To visualize healthcare data, Kaloian Petkov uses 3D data visualization, which borrows techniques from other fields such as computer graphics and even the entertainment industry, as well as design and manufacturing.

Bei der Anleitung minimalinvasiver, chirurgischer Eingriffe wie laparoskopische Verfahren setzen sie zum Beispiel Computergrafiken ein. „Wir erstellen Überlagerungen mit Hilfe von Computergrafiktechniken, die Patientendaten, präoperative Daten und Planungsdaten synthetisieren und sie über dem Videobild anzeigen, so dass wir Chirurginnen und Chirurgen dabei unterstützen können, ihre Arbeit besser zu machen,“ erklärt Kal. „Und durch die Verwendung der richtigen Tiefenvisualisierungstechniken können sie 3D-Strukturen auf eine Weise sehen, die sie vorher nicht sehen konnten.“

Ein weiterer Anwendungsbereich ist die Aus- und Weiterbildung. Hier kommenebnfalls Techniken aus der Filmindustrie zum Einsatz, um fotorealistische Renderings von Patient*innenfällen zu erstellen. Die Idee ist, künftiges klinisches Personal anhand der tatsächlichen Daten von Patient*innen und spezifischen Krankheiten zu schulen. Und noch ein Bereich steht im Fokus von Kal und seinen Kolleginnen und Kollegen steht: Sie wollen die 3D-Bildvisualisierung nutzen, um den Dialog mit den zu behandelnden Personen zu unterstützen, indem sie den Ärzt*innen ermöglichen, Informationen über die Krankheit anschaulicher zu vermitteln.

Damit diese Visionen Wirklichkeit werden können, müssen die Visualisierungstechniken eine Menge berücksichtigen. Ob es sich um die Qualität der Daten oder die Umgebung handelt, in der sie verwendet werden, die Herausforderungen sind vielfältig.

Künstliche Intelligenz und Datenvisualisierung

Eine Möglichkeit, diese Herausforderungen zu bewältigen, ist der Einsatz von Techniken der künstlichen Intelligenz, die beim Erstellen der Visualisierungen unterstützen. Für fotorealistische Renderings beispielsweise führen Kal und seine Kolleg*innen ein Up-Sampling durch und entfernen das Rauschen in Daten, um den Rendering-Prozess zu beschleunigen. „In Zukunft wollen wir noch viel mehr tun", sagt Kal. Die Idee ist, die Visualisierung zu automatisieren, um die relevanten Bilder mit minimaler Interaktion der Benutzer*innen bereitzustellen, wenn ein bestimmten Fall eröffnet wird.

Seine Arbeit verbindet verschiedene Aspekte der Forschung und der praktischen Softwareentwicklung. Und genau das gefällt Kal: „Wir erforschen neue Techniken, die die Visualisierung und so auch Patientenergebnisse verbessern sollen, implementieren und liefern aber auch die Software, die Medizinerinnen und Mediziner dafür verwenden.“ Letztendlich ist es die Kombination aus praktischer Softwareentwicklung, Forschung und Kunst, die seinen Job so erfüllend macht - und dass er einen Einfluss auf Patientinnen und Patienten haben kann.

Von Rebecca Murr

Rebecca Murr ist Redakteurin bei Siemens Healthineers.