Münster (mfm/jg) - Zwei auf einen Streich – einen solchen Erfolg konnte das Institut für Medizinische Informatik (IMI) der Westfälischen-Wilhelms-Universität (WWU) jetzt auf der Tagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS) feiern: Alexander Brenner erhielt mit Felix Knispel (RWTH Aachen) den Preis für die beste Publikation im Bereich „Medizinische Informatik“ mitsamt 400 Euro. Zudem belegte Prof. Julian Varghese mit Prof. Martin Dugas (Uniklinik Heidelberg) den mit 1.000 Euro dotierten ersten Platz in der Kategorie „Bestes Medizininformatik-Team“.

Methoden der Künstlichen Intelligenz, des Machine Learnings und Deep Learnings sind in der Lage, anhand von Patienteninformationen eigenständig Krankheitsmuster zu erkennen. „In letzter Zeit wurden insbesondere bei den Deep-Learning-Methoden große Fortschritte gemacht – fehlendes Vertrauen und Erklärbarkeit stellen aber weiterhin eine große Hürde dar“, beschreibt Brenner die Probleme, denen er mit seinem Berufskollegen Knispel entgegenwirkt: Die Arbeit des Duos beschäftigt sich mit der Elektroenzephalographie (EEG), bei der die elektrische Aktivität des Gehirns durch Elektroden gemessen und diverse neurologische Erkrankungen – unter anderem Epilepsie – diagnostiziert und überwacht werden können. „Wir haben eine Methode entwickelt, um aus den komplexen, aus mehreren Kanälen bestehenden Signalen repräsentative Muster zu berechnen. Dabei werden die Positionen der aufzeichnenden Elektroden und die Frequenzstärken der Zeitserien in Betracht gezogen. Die Architektur wird mithilfe dieser Daten trainiert und zur Erkennung genutzt“, sagt Brenner – und das heißt im Klartext: Der Algorithmus erlernt durch die neuronalen Messdaten, selbstständig kranke von gesunden Mustern zu unterscheiden. Dabei kann er darstellen, anhand welcher Elektroden und Frequenzbänder – über die die Messung erfolgt – die Erkrankung erkannt wurde.

Auch bei dem zweiten Preisträgerduo des IMI dreht sich alles um Weiterentwicklung: „Das Querschnittsfach Medizininformatik gewinnt im Lehrplan der medizinischen Lehre zunehmend an Bedeutung, denn die zukünftigen Ärztinnen und Ärzten benötigen ausgeprägte digitale Kompetenzen“, betont Varghese. Dementsprechend leitet er mit Dugas die Arbeitsgruppe „Medizinformatik-Lehre in der Medizin“, eines von über 25 bundesweiten Teams der GMDS, von denen jährlich eines ausgezeichnet wird. Da sich die Arbeitsgruppe unter der Führung der beiden Professoren bei der Entwicklung und Vereinheitlichung digitaler Kompetenzen anhand des Nationalen Kompetenzbasierten Lernzielkatalogs Medizin (NKLM) besonders hervorgetan hat, fiel die Wahl in diesem Jahr auf sie.

Wofür sich das IMI bundesweit stark macht, setzt es im eigenen Umfeld nach Möglichkeit praktisch um: So hat das Institut als bundesweit erstes im Wintersemester 2021/22 eine zweiteilige Veranstaltung zu Künstlicher Intelligenz in der Medizin in die Regelvorlesung der münsterschen Medizinstudierenden aufgenommen. Das entspricht auch der Haltung des Medizinischen Fakultätentags: „Der Ausbau von Kompetenzen im Bereich Digitaler Medizin und Data Science wird dort im Hinblick auf die Überarbeitung befindliche Approbationsordnung schon lange gefordert“, freut sich Prof. Julian Varghese über die Rückendeckung des Bundesverbandes.