„Der Blick auf die Smartwatch kann und darf den Besuch bei einer Ärztin oder einem Arzt nicht ersetzen“

Gesundheit wird zum digitalen Spielfeld. Smarte Uhren überwachen Puls und Blutdruck; das In-ear-Headset testet auch das Hörvermögen und registriert Kopfbewegungen; die elektronische Patientenakte sammelt fleißig Medizindaten. Und bald zieht Künstliche Intelligenz ins Gesundheitswesen ein.

Im Gespräch setzt sich Prof. Tanja Schultz, Direktorin des Cognitive Systems Lab und Professorin für Kognitive Systeme an der Universität Bremen, mit dem Für und Wider auseinander.

Immer mehr Menschen überwachen mit einer Smartwatch Herzrhythmus, Blutdruck und viele andere Gesundheitsdaten. Tragen Sie selbst auch ein solches Wearable?

Prof. Schultz: Ich hatte früher ein minimalistisches Gerät, das meine Schritte gezählt hat. Anfangs fand ich das super - bis mir bewusst wurde, dass das Zählen meiner Schritte mir nicht dabei hilft, tatsächlich mehr Schritte zu tun. Eine Smartwatch ist ein beeindruckendes Gerät - aber ich mag sie nicht tragen. Ich sehe zu viele Menschen, die ständig aus ihrem aktuellen Tun herausgerissen werden, weil eine neue Nachricht auf dem Smartwatch Display ihre Aufmerksamkeit fordert. Das würde mich verrückt machen. Ich weiß, dass man das abstellen kann. Doch ich könnte der Versuchung nicht widerstehen. Mir reicht mein Handy, das man auch mal in der Tasche lassen kann. Am Handgelenk ist mir das zu nah dran.

Nun haben diese Uhren ja Funktionen, die Blutdruck, Puls und andere Gesundheitsaspekte überwachen. Wäre das ein guter Grund, ein solches Gerät zu nutzen?

Das kommt darauf an. Man muss sich darüber im Klaren sein, dass solche Informationen nie 100prozentig genau sind. Wenn man die aktuellen Daten mit denen vom Vortag oder aus der Vorwoche vergleicht und eine individuelle Veränderung sieht, wäre das eventuell eine gute Motivation, die eigenen Daten häufiger zu inspizieren. Es kann aber problematisch werden, wenn sich Menschen zu sehr auf diese Informationen fokussieren und schlimmstenfalls falsche Schlüsse daraus ziehen. Ganz wichtig ist: Der Blick auf die Smartwatch kann und darf den Besuch bei einer Ärztin oder einem Arzt nicht ersetzen.

In Ihrem Cognitive Systems Lab (CSL) an der Universität Bremen befassen Sie sich sozusagen mit dem Highend der Wearables - mit Technologien, die Biosignale aus Aktivitäten der Augen, der Muskeln, des Herzens oder des Gehirns aufzeichnen und daraus Zustände der Menschen interpretieren können. Welchen Nutzen verspricht sich die Medizin davon?

Für unser Projekt Lifespan AI, das wir gemeinsam mit dem Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie BIPS durchführen, haben wir uns der Herausforderung gestellt, aus Gesundheitsdaten von Längsschnittstudien und beiläufig aufgenommenen Biosignalen Schlussfolgerungen im Lebensverlauf zu ziehen. Dazu entwickeln wir innovative Methoden der Künstlichen Intelligenz und verwenden Daten aus vorhandenen Studien, wie beispielsweise der Nationalen Kohorte (NAKO), in der deutschlandweit ca. 200.000 Menschen zu mehreren Messzeitpunkten über viele Jahre hinweg untersucht werden. Von der NAKO erhofft man sich Informationen über typische Volkskrankheiten wie etwa Diabetes oder Demenz zu bekommen.

Mittelfristig wollen wir Daten aus derartigen kontrollierten Studien, die zu definierten Zeitpunkten erhoben werden, durch kontinuierliche Informationen des menschlichen Alltagsverhaltens aus beiläufig gesammelten Biosignalen ergänzen. Die Idee der Forschungsgruppe Lifespan AI ist es, mittels innovativer KI-Methoden die Entstehung von Krankheiten im Lebensverlauf zu modellieren, vorherzusagen und zu erklären.

Wie können Ihnen Technologien wie Smartwatches dabei helfen?

Die Herausforderung von kontrollierten Längsschnittstudien ist, dass die Daten in der Regel zu festgelegten Messzeitpunkten erfasst werden, an denen freiwillige Probanden zur Untersuchung eingeladen werden. Das passiert typischerweise alle zwei bis fünf Jahre. Wenn Menschen mit smarten Devices wie etwa einer Smartwatch ausgestattet wären, könnten diese punktuellen Messungen durch eine kontinuierliche Erfassung diverser Biosignalen ergänzt werden. Mit der Verknüpfung von Kohortenstudien und Biosignalen verbindet man die Vorteile aus zwei Welten. Auf der einen Seite gibt es die klinischen Untersuchungen zu festen Zeitpunkten; und auf der anderen Seite kontinuierliche Messungen zu jedem beliebigen Zeitpunkt. Meine Hoffnung ist es, dass wir in der Zukunft lebensüberspannende Daten aufzeichnen und somit die Qualität der Vorhersagen und Erklärungen verbessern könnten. Deswegen heißt die Forschungsgruppe auch Lifespan-AI, KI-Methoden zur Analyse lebenslanger Gesundheitsdaten.

Wie können Technologien aussehen, mit denen Biosignale beiläufig im Alltag aufgezeichnet werden?

Für die Antwort auf diese Frage habe ich ein neues Herzensprojekt gestartet - das Biosignals-Hub. Wir bauen eine Infrastruktur mit smarten Geräten, mit denen man Biosignale erfassen kann. Die Gesamtschau auf solche Daten macht so etwas für die Informatik, die Epidemiologie und die Medizin interessant. Sie gibt uns ein kompletteres Bild des Menschen. Wenn man die Stimme hört, ist es wie Telefonieren. Wenn man das Gesicht und den Menschen dazu sieht, ist es schon ein Zoom-Call. Aber es ist noch immer nicht das Echte. Wenn man sich dann persönlich sieht, erkennt man, dass derjenige vielleicht größer oder kleiner ist. Es entsteht ein neuer, zutreffenderer Eindruck. Wir können natürlich einzelne Datenströme isolieren und dann einzeln interpretieren.

Spätestens an dieser Stelle kommt Künstliche Intelligenz ins Spiel, weil die Fülle an Daten und potenziellen Verknüpfungen sonst nicht beherrschbar wäre. KI löst aber schnell Ängste aus.

Die Menschen sind zumindest zurückhaltend, wenn Gesundheitsdaten abgefragt werden. Aber wenn Text gesammelt wird, scheint das die Leute nicht zu stören - es tippen ja Milliarden von Menschen bei ChatGPT jede Menge Informationen ein, obwohl diese Eingaben viel mehr über die Menschen offenlegen als der Blutdruck. Vielleicht geben Menschen Text-Informationen freiwilliger ab, weil sie die Bedeutung zu kennen glauben. Bei Biosignalen wie zum Beispiel Gehirnaktivitäten herrscht dagegen Unsicherheit darüber das, was man da eigentlich preisgibt. Deswegen ist es für mich ein wichtiger Schritt Menschen zu vermitteln, was diese Biosignale bedeuten und was aus ihnen auslesbar ist. Genauso wichtig ist es, den Menschen die Entscheidungshoheit darüber zu geben, welche Daten sie hergeben möchten und welche nicht. Diese Möglichkeit geben die Smartwatch-Hersteller den Nutzer*innen nicht. Die sammeln die Daten und werten sie für ihre eigenen Interessen aus.

Bei Ihnen und im Lebniz-BIPS sind die gesammelten Daten mit Sicherheit in guten Händen. Aber es können Instrumente entstehen, die missbraucht werden können. Wie gehen Sie damit um?

Ethische und rechtliche Fragen spielen in dieser Thematik eine große Rolle. Je näher man buchstäblich an die Haut des Menschen kommt, desto mehr Sorgen und Nöte haben die Betroffenen. Im Bereich der Pflege wird das Für und Wider beispielhaft deutlich. Es gibt sehr viele Pflegeeinrichtungen, die würden ihre Kräfte gerne dadurch entlasten, dass intelligente Systeme die zu Pflegenden beobachten und aufpassen, ob sie nachts aus dem Bett steigen oder vielleicht sogar stürzen. Die Vorteile dieses Frühwarnsystems sehen alle. Aber wenn es dann darum geht, eine Kamera auf das Bett zu richten, wird es schon schwierig. Die Diskussion ist unbedingt erforderlich, gerade weil der Nutzen solcher Technologien sehr groß ist; aber das darf nicht den Blick auf Risiken verstellen.

Wie weit gehen Überlegungen, solche Technologien mit anderen - Stichwort Robotik - zu kombinieren?

In der Pflege sehe ich den Einsatz von Robotern vor allem bei Hol- und Bringdiensten, also bei Dingen, die nicht unbedingt direkten Kontakt zu den Patientinnen erfordern, aber viel Zeit verschlingen. Ich denke auch an Roboter, die beim Behandeln helfen zum Beispiel beim Umbetten. Das ist schon allein dann wertvoll, wenn dazu beiträgt, dass die Pflegekräfte einen gesunden Rücken behalten. Wir haben viele technische Ansätze, die auf Sorgen und Bedenken Rücksicht nehmen. Es gibt zum Beispiel spezielle Kameras um zu erkennen, wenn jemand sich im Bett aufrichtet. Sie lassen zwar die Bewegung, aber keine Details erkennen. Dafür bedarf es jedoch einer entsprechenden Power in der Datenverarbeitung. Und das ist etwas, auf das die meisten heutige Kliniken noch nicht eingerichtet sind.

All diese Themen, Fragen und Herausforderungen stehen beim „Bremer Symposium AI in Health“ auf dem Programm. Was ist für Sie der spannendste Aspekt dieser Tagung, die ja auch die besondere Kompetenz Bremens, des Leibniz-BIPS und der Universität unterstreicht?

Bemerkenswert finde ich, dass wir dieses Mal einen Überblick von der Prävention bis zur Partizipation geben werden. Für mich persönlich ist es ein Highlight, dass wir abends ein i2b Event organisieren, in dem wir diskutieren werden, wie Biosignale für Gesundheit und Pflege gewinnbringend genutzt werden können und welche Herausforderungen es insbesondere im ethischen und rechtlichen Bereich gibt. Da freue ich mich schon sehr auf unsere abendliche Keynotesprecherin Prof. Dr. Kerstin Bach, die in Norwegen als Professorin für Informatik mit dem Kernkompetenzbereich Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz arbeitet. In Norwegen ist ja jeder Mensch gläsern, wenn es um medizinische Daten gibt. Da bin ich gespannt, was sie als Deutsche mit einer norwegischen Perspektive erzählen wird.

Vielen Dank für das Interview!