EAN Kongress Update – Digitale Transformation und KI in der Neurologie | Nervennahrung 071

00:00:10: Ich fand es waren sehr diverser Kongressen natürlich mit unterschiedlichen Stimmen aus unterschiedlichsten Teilen in Europa und auch aus der ganzen Welt.

00:00:18: Ich glaube passend zum Thema gab's natürlich relativ viel zu KI- und digitalen Technologien, dann auch mit diesem Schwerpunkt eben wie kann man das in der Neurologie umsetzen?

00:00:38: Das war die Stimme unseres heutigen Gastes Herr Dr.

00:00:40: Lars Masanek aus Düsseldorf.

00:00:42: Mit ihm spreche ich heute zum Thema Digitalisierung in der Medizin.

00:00:46: Und damit herzlich willkommen zu einer neuen Episode des Horsch-Nervenarum Podcast, dem Podcast von Neurologen für Neurologo.

00:00:52: In diesem Podcast sprechen mein Kollege Prof.

00:00:54: Matthias Meur aus Würzburg und ich zwei wöchentlich im Wechsel zu interessanten und aktuellen Themen der Neurologei.

00:01:00: Mein heutiger Gast ist wie gesagt Herr Dr.

00:01:02: Lars Masanek aus der Uniklinik Düsseldorf, Klinik für Neurologie.

00:01:06: Gleichzeitig ist er Vorsitzender der Deutschen Gesellschaft für digitale Medizin also perfekt passend Denn ich habe ihn eingeladen.

00:01:15: zum Thema Digitalisierung in der Medizin.

00:01:18: Chancen, Risiken?

00:01:20: Welche neuen Entwicklungen?

00:01:21: Wie kommen diese in die Praxis?

00:01:23: Ein weit fassendes Feld aber ein sehr, sehr spannendes und daher freue ich mich sehr darüber, Ihnen heute zu Gast zu haben!

00:01:32: Hi Lars, schön dass du da bist.

00:01:33: ERN ist gerade vorbei.

00:01:34: zum Thema Brains, Bites & Beyond.

00:01:37: Was waren da so deine Highlights für das Thema?

00:01:39: bisschen?

00:01:39: Ja erstmal total cool der ERN Genf.

00:01:42: Ich fand es waren der diverser Kongress natürlich mit unterschiedlichen Stimmen aus unterschiedlichsten Teilen in Europa und auch aus der ganzen Welt.

00:01:51: Ich glaube, passend zum Thema gab es natürlich relativ viel zu KI- und digitalen Technologien.

00:01:57: dann auch mit diesem Schwerpunkt eben wie kann man das in der Neurologie umsetzen?

00:02:00: Und ein kleines Highlight für mich war ganz klar die Arbeit aus London und Belgien.

00:02:07: Das sind die Forscher rund um CERVEAS oder CERVS schon vor Jahren damit befestigt haben, wie kann ich eigentlich innere muskulären Erkrankungen und Krankheitsprogressionen messen?

00:02:18: Und die haben bei Duchenne ja schon, ich glaube, seit Jahrzehnteinzwanzig oder so bei der EMA eben durchgekriegt.

00:02:24: Dass das ein richtiges klinisches Studien-Output ist, wie schnell eben die Schribgebwindigkeit an den Füßen ist, die man misst.

00:02:31: Und wirklich ganz toll!

00:02:33: Die haben das jetzt mittlerweile mit ein bisschen neuerer Technologie nochmal etabliert in ganz vielen Erkränkungen und versuchen das sage ich mal als etwas universeller.

00:02:40: Du den Out-Camp.

00:02:42: Was siehst du da als großen Vorteil?

00:02:43: jetzt zu den klassischen Out-Cam-Parameter Scoring?

00:02:48: Also, ich meine wir wissen alle wie es ist.

00:02:50: Jetzt irgendwie letzte Woche waren sieben dreizig Grad bei uns in der Uniklinik in Düsseldorf.

00:02:56: Da gab's Räume mit achtem dreißig Grad Temperatur und wenn ich natürlich einen Patienten einmal einbestelle in einer Studie und den sechs Minuten gehen lasse dann macht das schon einen Unterschied ob's da fünf dreizig grad sind oder zwanzig.

00:03:06: Ich sag mal

00:03:07: unser sechs Minuten G-Test wäre auch schlechter ausgefallen.

00:03:09: Ja,

00:03:09: verstehe ich schon!

00:03:11: Und wenn ich natürlich Patienten, Patientinnen was mitgeben kann.

00:03:14: Was die mehrere Stunden einmal die Woche und das über eine längere Zeit messen dann kann ich schon davon ausgehen dass sich einfach ein besseres Messinstrument habe.

00:03:22: Wenn wir jetzt überlegen... Ich meine wir wissen es auch beide wie unfassbar aufwendig ist diese Studien zu gestalten und so viel der erschief geht und wieviel Geld wir also die Industrie aber ja auch in unseren Zentren dann darauf verwenden, da gute Messungen hinzubekommen.

00:03:39: Dann glaube ich einfach das so digitale Outcomes besser sind.

00:03:41: Das führt dazu dass die Studien günstiger sind im besten Fall die Medikamente.

00:03:44: und als dritter Punkt natürlich wir vielleicht auch weniger Patienten brauchen wie Studien schneller durch sind und wir schneller Innovationen.

00:03:52: Ja, gerade auch bei langsam prugelenden Erkrankungen könntest du natürlich einen Vorteil bieten wenn natürlich etwas feiner auch dann Unterschiede detektieren kannst

00:04:01: und das

00:04:02: nicht immer so in dieser extremen Varianz der

00:04:05: einzelnen

00:04:05: Termine dann untergeht.

00:04:07: Das ist ein großes Problem was uns bei vielen Erkranken begleitet ehrlicherweise auch in der Diagnose immer noch ein Problem darstellt.

00:04:14: gab es auch so was im Bereich Diagnostik, also nicht nur Monitoring.

00:04:19: Was dich damit genommen hat?

00:04:22: Das ist irgendwie das Schöne!

00:04:23: Es sind jetzt gar nicht mehr diese einzelnen Sessions... Also es gab auch ein paar Digital-Sessions.

00:04:28: Es gab ein tolles Beispiel aus Spanien wo sie gezahlt haben wie Sie das da auch an der Notaufnahme einsetzen.

00:04:34: aber ich finde es viel spannender zu sehen digitale Technologien eigentlich langsam, aber sicher den Sprung in jeder einzelnen neurologische Fachdisziplin schaffen.

00:04:43: Und es gab in fast jeder Poster-Session oder auch in den großen Sessions dann so vereinzelte Beiträge wo eben gezeigt wird wie diese Technologie angewandt wurde und da war zu Diagnostik einiges dabei.

00:04:53: ich war heute in der ... oder letzte Woche in Genf in der Session wo's darum ging Kognition besser zu messen.

00:05:04: Und in dieser Session zu Kognition, die da in Genf letzte Woche war, konnte man eigentlich ganz gut sehen.

00:05:09: Dass es ganz verschiedene Ansätze gibt zum Beispiel Sprachbio-Marker für MCI Screening einzusetzen oder auch für Differenzialdiagnostik bei Demenzen – das ist nichts grundsätzlich Neues!

00:05:20: Ich glaube wir haben das vor ein paar Jahren schon gesehen und diskutiert.

00:05:23: aber dass es in verschiedenen Ländern zu verschiedenen Zeitpunkten mit verschiedenen Technologien stattfindet zeigt an, hat jetzt irgendwie in der Mitte dieses Fachs angekommen, das man erkennt So wie wir bei einer klinischen Untersuchung eben bestimmte Xenotypen versuchen festzustellen, klinisch kann man das auch mit digitaler Technologie.

00:05:41: Und ich

00:05:42: meine es gibt natürlich einen sehr breiten Satz an unterschiedlichen Technologien.

00:05:47: Gibt's da irgendwie mal eine Strömung dass das mit Standards vereinbart wird?

00:05:52: Dass alle das gleiche nutzen?

00:05:53: Das ist ja etwas was uns beim MRT schon immer im Weg stand.

00:05:57: Gibts in der digitalen

00:05:59: Welt Ansätze für

00:06:01: letztendlich einheitliche Standards?

00:06:03: Also ich glaub, Ich würde es gedanklich in zwei große Kategorien trennen und das ist auch das viel glaube ich.

00:06:09: Das fällt langsam verklebt dass man darüber nachdenken muss.

00:06:12: wenn ich eine digitale Lösung für eine Studie haben will wo ich klinische Outcams genau definiert brauche die ich auch brauche um am Ende mit einem Regulator mit einer Agency in Europa oder den USA zu sprechen, dann brauche ich etwas Hochstonatisiertes.

00:06:26: Weil ansonsten wird es nicht funktionieren an verschiedenen Orten in der Welt.

00:06:29: Dann brauchte ich eine Technologie die validiert ist wo ich Zertifikate habe, wo ich am Ende das auch medizinproduktmäßig zulassen kann und da sind natürlich teure Dinge.

00:06:40: also diese Prozesse kosten enorm viel Geld und das sorgt natürlich dafür dass sich vielleicht ganz genau hingucken kann aber das auch nur in spezialisierten Settings.

00:06:50: Ich glaube, wir haben es irgendwann mal gebrochen und es gab auch einzelne Ansätze jetzt.

00:06:56: Sowohl beim PNS in Maastricht wie auch auf dem ERN, dass so hochbezialisierte Technologien eben eingesetzt werden für Studienoutcamps.

00:07:03: gerade bei neuromuskulären Erkrankungen ist das einfach perfekt.

00:07:08: Andersrum als zweite große Kategorie muss man ja sehen.

00:07:10: wenn ich jetzt in der Praxis sitze... Ich komme aus der Eifel, wenn man Glück hat findet man da irgendwo einen Neurologen.

00:07:16: so viel gibt es nicht.

00:07:17: Aber dann wird er dieses spezialisiertes Gerät sich in die Praxis stellen weil dazu auch würde ich auch nicht zehn tausende von Euros für ausgegeben und da muss man's umdrehen.

00:07:30: Da muss ich dahin gehen und sagen okay welche Technologie haben denn meine Patienten und Patientinnen?

00:07:35: Und wie kann ich sie benutzen um meine Medizin wieder besser zu machen oder Daten zu bekommen wo Dinge sehe, die ich sonst nicht sehen würde.

00:07:43: Und das läuft dann logischerweise immer auf Consumer-Hardware in Anführungszeichen heraus wo dann eher der Ansatz ist wie binde ich zum Beispiel Smartphones oder Smartwatches die Patienten ja doch oft wirklich schon haben ein um Daten daraus zu gewinnen?

00:08:00: Das ist natürlich was die Standardisierung angeht, erheblich schwieriger und vielleicht auch gar nicht immer so notwendig falls gar nicht einmal drauf ankommt dass es jetzt Ganz genau, sondern reicht es mir nicht, dass ich vielleicht bestimmte Trends einfach sehe.

00:08:11: Und man würde es ja eigentlich am liebsten jetzt schon in Therapie Entscheidungen einbinden und ich weiß auch nicht ob wir da einfach so eine innere Blockade haben die auch falsch ist weil ehrlicherweise Therapie Entscheidung treffen wir jetzt auch nicht wie im Clinical Trial.

00:08:26: Wir werden kein EDSS das mal nur am NGADL oder sonst was ausrichten.

00:08:30: also wir entscheiden ja auch anderweitig.

00:08:34: Kann man es nicht jetzt auch schon mit einbeziehen?

00:08:36: Klar, wenn wir alleine darauf würde ich keine Therapieentscheidung gründen.

00:08:39: Aber siehst du vielleicht noch einen Weg da die Hürden zu überwinden?

00:08:45: Ich glaube schon, dass manche Kollegen und Kolleginnen das auch schon tun.

00:08:48: Wenn ich jetzt so an Gebrächer mit niedergelassenen Kollegen und Kollegen denke, die mir dann sagen hey!

00:08:56: Das was ihr macht finde ich sinnvoll weil ich mache das eigentlich schon.

00:08:58: Ja.

00:08:59: Ich lass mir von meinen Patienten und Patientinnen zeigen wie sich die Gestrecke verändert hat.

00:09:03: Ich glaube schon, dass man das auch guten Gewissens tun kann.

00:09:05: Auch wenn man nicht davon ausgehen kann, dass das ein perfekt validierter Zahler

00:09:09: ist.

00:09:09: Endlich ob du fragst wie weit können sie denn aktuell gehen?

00:09:12: Wie viele Stockwerke können die Treppen steigen?

00:09:14: Da kommt ja auch immer bei jedem was anderes raus und am Ende ist es dann ja die subjektive Einschätzung des Patienten.

00:09:21: Und dann habe ich doch lieber etwas Objektives.

00:09:23: Ja.

00:09:25: aus meiner Sicht valider.

00:09:26: Aber wir nutzen Zeit

00:09:27: einfach nicht so.

00:09:28: Absolut, ich meine das ist auch keine neue Info.

00:09:30: Das sind die Menschen wenn man den EDS Self-Reporten lässt die G Strecke bei der MS dass sie sich andauernd verschätzen.

00:09:36: aber wir haben es jetzt in einer kleinen Kurorte noch mal gezeigt und ja das ist einfach so.

00:09:40: Also Sie verschätzen sich öfter als dass sie richtig liegen.

00:09:43: Und vielleicht ein bisschen wollen wir gerade bei MS sind ihr habt er auch an einem Kompositescore gearbeitet?

00:09:49: Vielleicht kannst du da ein bisschen was zu sagen?

00:09:50: Ja das war etwas was ich auch bei der Ehren vorstellen durfte.

00:09:54: Die Idee dahinter ist eigentlich, wenn ich eben so Consumer-Technologie nehme wie eine Smartwatch und dann habe ich ja den Vorteil wiederum dass ganz ganz ganz viele Menschen auf der Welt die auch haben.

00:10:07: Und dann kann ich natürlich hingehen und wenn man sich dann vielleicht wissenschaftlich auch gut dem entsprechenden Herstellern präsentiert und das die sagen okay naja es gibt zehn tausende von Menschen die auch diese Uhr haben Wir würden euch einfach mal Referenzwerte zur Verfügung stellen oder auch Einzelwerte damit ihr einfach mal vergleichen könnt.

00:10:27: Wie schneiden eure Patienten denn jetzt ab zu jemandem, der im selben Land wohnt?

00:10:30: Dasselbe Gewicht hat dasselbe Geschlecht hat etc.

00:10:34: pp.

00:10:34: Das ist selber alter.

00:10:35: also ganz viele KON Founder ja für diese Variablen wie Schritte oder Herzfrequenz und das war unsere Idee, dass man damit eben so Z-Scores ausrechnet genau wie für das NFL.

00:10:46: Jetzt in der Neurologie kommt dieser Z-Score langsam an.

00:10:48: Das sind ja einfach nur Thumbnaht.

00:10:49: Abweichung

00:10:50: macht ja auch absolut Sinn, weil natürlich sind das immer Einflussfaktoren.

00:10:55: Und dann sind wir im Grunde noch einen Schritt weitergegangen.

00:10:57: ist wie gesagt keine Erkrankung wie beispielsweise eine multikles Gerose die... Das ist ja mehr dimensionell.

00:11:05: also ich habe nicht nur eine motorische Einschreckungen und Gehstreckenverschlechterung, die vielleicht über die Urüberstritte abgebildet wird sondern die betrifft vielleicht auch andere Respekte des Lebens Wie gut Bord gehört auch dazu aber vielleicht auch den Schlaf oder die Herzrequenzen.

00:11:20: Wenn ich dann hingehe und einfach die, ich sag mein Anführungszeichen, pathologischen Abweichung über alle Dimensionen in einen Corpus of Score zusammenpacke.

00:11:27: Dann bekomme ich eigentlich ein extrem einfachem Messwert, der mir zeigt wie weit ist Geometrie?

00:11:33: Der Patient oder die Patientin denn von der Altersgeschlechts- und Gewichtsgemetschten Normkohorte entfernt.

00:11:40: Was wir gesehen haben, es ist das extrem gut mit der klinischen Schwere der Erkrankungen korrolliert und je mehr Dimension ich dazunehme Das so sensitiver wird das, weil auf einmal deck ich vielleicht auch Sachen ab die der EDSS gar nicht hat.

00:11:53: So was wie autonomes Nährungssystem?

00:11:54: Ja absolut.

00:11:55: also da natürlich ganz spannende Entwicklungen.

00:11:58: eine andere Sache die uns natürlich den Alltag deutlich verändern könnte oder hier und da schon tut sind die large language Models.

00:12:07: dazu gibt es ja auch jede Menge Aktivität.

00:12:10: meistens nutzt man's halt einfach so von der Datensicherheit jetzt nicht optimal.

00:12:15: aber Was gibt's da für Entwicklung?

00:12:17: Was gab es vielleicht jetzt auch im Ehrein dazu?

00:12:20: Auf dem R&D gab es ein paar, ich sag mal eher so.

00:12:23: Es gab einen praktischen Vortrag, das fand ich gut.

00:12:26: Das sind so Vorträge.

00:12:27: wie glaube ich, dass wir die als Kollegen und Kolleginnen brauchen.

00:12:30: Dass man uns diese Instrumente erst mal vorktellt

00:12:33: oder

00:12:34: beibringt.

00:12:34: Wir benutzen sie richtig weil wir machen fast alle.

00:12:37: Wenn man sich die Umfragen schon vom letzten Jahr anschaut dann sieht man eigentlich mehr als die Hälfte der Ärzte und Ärztes ausprobiert haben Und das Schwande ist, wer auch immer als Privat benutzt.

00:12:47: Also wirklich über neunzig Prozent.

00:12:49: da gibt es eine coole Stuhlhörste der benutztes auch im beruflichen Kontext wenn man natürlich merkt oha auf einmal kann ich ja sei's irgendwie behördliche Korrespondenz oder was ist eueres?

00:12:59: Kann nicht viel effizienter Abwirkung absolut.

00:13:03: also das fand ich gut dass es da so ein paar praktische Aspekte gab aber das natürlich jährig auf so einen großen internationalen Kumpel ist wo einfach die...also das fand nichts aus ein bisschen entfernt natürlich von dem wie wir in den lokalen Settings so arbeiten.

00:13:15: Aber ich glaube, da gibt es eine ganze Menge Neues.

00:13:18: Es gibt einerseits mehr und mehr Arbeiten die eben sagen dass das verändert wie wir als Mediziner und Medizinerin uns Informationen bekaffen weil wir einfach... Man sieht das heute schon wenn ich bei Google was eintippe dann macht Google ja schon das LLM und fasst uns die ersten Glasleiten zusammen und ich glaub' Gar nicht mehr die Zukunft.

00:13:37: Das ist schon die Realität, dass wir eigentlich so anfangen uns Informationen zu bekassen aus Leitlinien Auspapern aus Fallstudien etc.

00:13:44: und da gibt es natürlich sehr verschiedene Wege.

00:13:47: Es gibt die großen Modelle der meist amerikanischen Anbieter.

00:13:52: in der kann ich natürlich auch in keiner Weise irgendwie Patienten Daten oder vertrauliche Datenteilen das ist definitiv so.

00:13:59: dann muss man auch aufpassen.

00:14:00: aber die funktionieren für Fahrpragesstellungen wirklich wirklich gut Und die sind auch den, da gibt's eine große Studie jetzt in NatureCarmen.

00:14:09: Wir haben das letztes Jahr auch mal im Journal of Medical Informatics auch mal gezeigt dass diese großen Alzweckwaffen, das ist so wie Chachi Bikki Claude Gemini, die sind den spezifischen medizinischen Modellen eigentlich gar nicht unterlegen wenn ich die gut frage weil sie einfach so viel Daten haben auf denen trainiert werden, dass die auch so Fragenstellungen wirklich gut beantworten können.

00:14:33: Wenn ich in dem Zinnig-Setting bin, wo ich natürlich auf einmal kritische Informationen umgehe, muss ich aufpassen.

00:14:38: Und ich glaube das ist dann der Punkt, wo spezielle Lösungen die speziell für Krankenhäuser etc.

00:14:43: gebaut werden.

00:14:44: Dann wichtig so ein Leben sehen habe ich

00:14:46: tatsächlich auch vom ERN.

00:14:48: Der Vortrag war naja aber einen sehr interessanten Gedanken noch mitbekommen.

00:14:53: wenn man so will lernt das large language Model dann vielleicht einfach nur Muster, wie wir entscheiden oder versteht es selber.

00:15:02: Es ist einfach nur so ein Zirkelschluss und am Ende kann das gar nicht dann selber denken.

00:15:06: Und wenn wir quasi immer uns falsch entscheiden entscheidet das Large Language Model genauso falsch wie

00:15:12: ihr.

00:15:12: also der ist ja schon in Gefahr drin dass man immer so im eigenen Saft lässt ein Hinrede und... Ja die Zirkeschlüsse natürlich immer in die falsche Richtung auch mal führen können.

00:15:24: Ich meine diesen Modellen, dieses Denken und so.

00:15:27: Das ist immer wichtig das es mit uns zu vergleichen weil die einfach anders arbeiten.

00:15:32: Und die sind natürlich gerade in den ersten Pufen extrem auch von allen Infos die man halt im Internet finden kann trainiert worden.

00:15:40: Die arbeiten ja im Grunde mit Human Feedback.

00:15:43: also Alles was wir in so ein Modell reintun oder ganz vieles von dem es wieder rein tun wird ja dann wieder verwendet um zu sehen, okay wie hat der nachreagiert?

00:15:50: vor das gut war das schlecht etc.

00:15:51: Das heißt klar dass Feedback das wir diesen Modellen geben benutzen die auch.

00:15:55: Es gibt auch Ziele von den großen Herstellern also Die unter der Hand Spezialisten jetzt bezahlen um sage ich mal hoch qualitative Antworten nochmal zu bekommen weil die Datenmenge zum trainieren die sie haben ist

00:16:11: weg.

00:16:13: ...thinking, denken.

00:16:14: Ist es dann überhaupt möglich?

00:16:16: Das ist ein schwieriger Gedanke!

00:16:19: Also ich glaube wir sind in einem so spezialisierten Bereich unterwegs... ...dass da natürlich das Trainingsmaterial ist und die haben extrem begrenztes.

00:16:28: Ich glaube es ist begrenzend.

00:16:30: Es gibt gerade für sehr kreative Lösungen eine gewisse matchige Komponente.

00:16:37: Das braucht

00:16:39: uns auch sonst für viele.

00:16:48: Ich glaube, dass es eben die Arbeit verändert wie wir arbeiten und nicht so sehr eigentlich die also uns nicht in irgendeiner Weise ersetzt oder was das glaube ich gar nicht.

00:17:00: Schauen muss, wie kann man diese Technologien medizinisch sind vor Ansätzen und das auch was wir als medizinisches Fachpersonal prägen sollten.

00:17:06: Und wo wir auch eine Entscheidungsrolle zu spielen haben, wie sich das in unserer Branche durchsetzt?

00:17:11: Da sieht man den anderen Branchen, die nicht so reguliert sind wie bei uns aktuell viel mehr dass es ausgefochten wird.

00:17:17: Ich glaube da sollten wir uns auch dran beteiligen.

00:17:20: Wenn jetzt gerade an die Ausbildung denke ich mein du weißt selber noch so ein Arztbrief händisch mit mehr Korrektur schleifen Das ist zwar nervig, aber

00:17:28: man lernt ja schon auch

00:17:29: was dabei.

00:17:30: Nämlich genau wie man denken muss und dieses deduzieren, was ja auch die Neurologie irgendwie cool macht weil du wie so ein Detektiv unterwegs bist und nimmt man sich das nicht auch ein bisschen?

00:17:41: Ja ich glaube es kann man so und so sehen wenn man auf der Strokeunit um vier Uhr nachts sitzt und mit einem Textbaustein im zehnten Tierbrief schreibt dann ist glaubt der Edition Bettefit beschränkt.

00:17:52: bin ich bei dir

00:17:53: Wenn's um die komplizierte Encephalitis geht, wo man wirklich überlegt was ist das jetzt differenzial diagnostisch?

00:18:01: Was da hintersteckt.

00:18:03: Dann ist es glaube ich auch heute noch so dass man sich da also hoffe ich erlebe ja auch bei mir selbst dass man dich da Gedanken drüber machen will und Ich meine auch vorher die Strokearztbriefe.

00:18:15: was macht man da?

00:18:16: Man hat einen Textbosch da ein und die kopiert man nicht zusammen.

00:18:18: Im Grunde ist es nicht so unterschiedlich.

00:18:20: Das ist zumindest mein Anders.

00:18:21: und ich glaub es gibt zum Beispiel aus Hamburg von der IDM, dass die Tochtergesellschaft, die das Uniklinikum Hamburg-Eppendorf ausgegründet hat.

00:18:31: Die selber so Sprachmodelle im deutschsprachigen Raum trainieren und auch anbieten für alle Kliniken und Praxen, die es ja auch zeigen, dass man sich erheblich viel Zeit sparen kann wenn man bestimmte dieser Prozesse eben automatisiert.

00:18:44: und dass diese Zeit ersparen ist interessanterweise gar nicht nur bei den Asthenzerzen Ärzten sondern zumindest ist das was Mir von dort gesagt wurde zum Teil sogar noch mehr bei dem Oberärztin, weil eben die Korrektur schleifen viel effizienter wäre.

00:18:58: Aber meinst du nicht dass da in der Ausbildung was verloren geht?

00:19:03: Ich glaube es ist noch ein bisschen zu früh das zu sagen.

00:19:05: Es gibt eine tolle Umfrage aus Marburg vom letzten Jahr Die mal geschaut haben wie viele Medizin Studierende denn zur Sprachmodelle überhaupt beim Lernen einsetzen und es waren über seventy Prozent.

00:19:19: Und deshalb ist die Frage, ob da was verloren geht?

00:19:22: Die ist prächtigt.

00:19:23: aber man wird sich darauf einstellen müssen weil wenn die Medizin das war letztes Jahr dieses Feld bewegt sich so schnell.

00:19:28: ich bin mir relativ sicher dass wir da jetzt noch mal einen kleinen Quantensprung hingelegt haben und dann ist es vielleicht eher unsere Aufgabe zu sagen okay die Technologie entwickelt sich weiter müssen wir unser Ausbildung Konzept anpassen Und es gibt zum Beispiel ein tolles White Paper, wo ich auch daran mit Blöken durfte vom Hasso-Platten-Institut von der Universität in Luxemburg und auch von der Deutschen Gesellschaft für digitale Medizin.

00:19:49: Also da plädiere ich für.

00:19:50: Ich glaube man muss digitale Skills im Medizinstudium mitlehren und dann auch schauen wie sich vielleicht die Lehre im medizinischen Bereich verändern.

00:20:01: Da gibt's ja tolle Worktops bei uns in Düsseldorf.

00:20:04: Gibt jetzt auch einen dazu.

00:20:06: Und gleichzeitig muss ich aber auch überlegen was Inhrennt.

00:20:10: digitale Fähigkeiten muss ich den Leuten mitgeben, damit die vielleicht in Zukunft einen guten Job machen.

00:20:17: Kannst du es vielleicht zum Schluss nochmal ein Ausblick geben was noch so als Technologien unterwegs sind?

00:20:21: Was dich jetzt begeistert hat.

00:20:23: Du hast mir öfter mal von diesem X-Sense Bewegungs-Jude oder

00:20:27: wie man das auch immer erzählt.

00:20:29: Das ist ein tolles Beispiel, dass eigentlich die beiden Themen, die wir gerade besprochen haben vereint.

00:20:34: Wir haben erst ja so ein bisschen über Sensorik gebrochen Und so digitale Biomarker kann man das ja nennen oder digitale Measurements in der Neurologie, was ich glaube ist ein riesen Thema.

00:20:42: Das war unser Fach sich so gut dafür eignet und wir können so toll einfach Sachen messen.

00:20:46: Und das zweite Thema weil so ein bisschen künstliche Intelligenz und large language Models und diese Anzüge und die Arbeit dazu die vereinen das so ein bis hin.

00:20:54: Das sind zwei, also es baut auf zwei tollen Nature Papers aus, aus der Faisalgruppe aus London, die eigentlich für Duchenne und für Friedreich Attaxi gezeigt haben wenn wir von einem Patienten Im Grunde, die das komplette Bewegungsprofil messen.

00:21:12: Dann können wir daraus, wenn wir die einfach untersuchen oder auch wenn wir sie einfach nur rumlaufen lassen und in so einem Bewegungsamt zu komplett aufzeichnen was Sie machen dann können wir krankheitsspezifisch rausfinden Was für Bewegungen eigentlich genau Die Krankheit schwere vorher sagen viel genau als wir das mit einer neurologischen Besuchung machen weil man natürlich viel mehr messen könnt und gleichzeitig haben die dann gezeigt, dass sie damit die Progression von der Erkrankung nicht nur besser abschätzen können sondern auch viel genauer messen können.

00:21:39: Lassen wir wieder so bei diesem Thema.

00:21:40: Und das ist eine Mischung aus.

00:21:42: ich messe sehr gut?

00:21:43: Ich habe tolle Sensorik und dann baue ich aber ein KI-Modell, das einerseits irgendwie erklärbar bleibt weil es mir als Mediziner schon sagen kann hey!

00:21:51: Es ist die Hüftrotation oder es ist der Bewegungsumfang der Arme und andererseits über eine Art Composite Score wie ich das eben erklärt hab nochmal viel genauer aus dieser Kombination vor all diesen Variablen zeigen kann, hey dieser Patient ist um fünfzehn Prozent schlechter geworden.

00:22:07: Und was die gezeigt haben war zum Beispiel dass die haben das dann extrapoliert und die Messgenauigkeit quasi genau definiert und sie haben gesagt wir können eigentlich für bestimmte auch seltene Erkrankungen die Anzahl an Patienten die wir in so einer Studie brauchen nicht nur halbieren sondern fit.

00:22:26: Das natürlich total schwer rare

00:22:28: disease natürlich auch da wieder machen Quantensprung, wie du gesagt

00:22:32: hast.

00:22:32: Ich glaube es ist super schwer... also ich weiß das hier zum Beispiel mit der FDA sprechen oder auch mit der EMA.

00:22:37: wir haben jetzt für so ein paar neuro-inflamatorische Projekte diese Anzüge ja auch ausprobiert, wie Du weißt und ich finde es total spannend und ich glaube wenn man dann den nächsten Schritt irgendwann gilt und gar nicht mehr diese komplexe Sensorik braucht sind vielleicht mit sowas wie ein Video.

00:22:53: da gibt's auch Arbeiten an der Charité die an sowas arbeiten oder mit einfacher Sensorik sowas ähnliches haben bekommen.

00:23:00: Ein Bewegungsprofil extrahieren können, dreidimensional aus einem zweidimensionalen Video und auf einmal macht man diesen Sprung – ich habe nicht hier diese super komplicierte Technologie, sondern eigentlich benutze ich wieder Dinge die ich in jeder Praxis zur Verfügung hab.

00:23:12: Das wäre so ein Sprung wo ich denke wenn uns das gelingt und von der Technologie ist es eigentlich absehbar dann kann unser Fachbarmassier viel spannender machen als es erstens ist.

00:23:22: Das muss man ganz klar sagen, also da geht uns die Revolution bevor.

00:23:26: Wir sind mittendrin und das ist ja irgendwie cool dabei zu sein.

00:23:30: Ich bin mir sicher, dass es nicht das letzte Mal, dass wir darüber sprechen.

00:23:34: Es macht ihm extrem viel Spaß.

00:23:35: Vielen Dank Lars!

00:23:36: Ja danke dir Tobi, ich habe mir auch total Spaß gemacht.

00:23:39: Danke dir, ciao!

00:23:42: Sie finden unseren Podcast auf allen Ganging-Plattformen wie beispielsweise Apple, Spotify aber ebenfalls auf dem Rorsch Fachbortal.

00:23:55: Wir würden uns insbesondere sehr freuen wenn sie eine positive Bewertung da

00:24:06: lassen!