Kurs
Einführung in Python
4 Std.
7M
Inhaltsverzeichnis
- Erkennung und Klassifizierung von Tumoren
- Erkennung kardiovaskulärer Auffälligkeiten
- Erkennung von Frakturen und anderen Verletzungen
- Screenings auf häufige Krebsarten
Einsatz von Natural Language Processing (NLP) im Gesundheitswesen
- NLP zur Entwicklung eines Clinical-Decision-Support-(CDS)-Systems
- NLP zur Verbesserung der Phänotypisierung
- Vorhersage des Ausbruchs von Psychosen
- Identifikation und Risikostratifizierung von Leberzirrhose-Patienten
- Identifikation meldepflichtiger Krebsfälle
- NLP für Predictive Analytics
Python zur Vorhersage und Analyse komplexer Krankheiten
Python zur Verbesserung der Patientenerfahrung
Optimierung von Klinikprozessen
Wirkstoffforschung
Zukunft von Python im Gesundheitswesen
Fazit
Einführung
Computer und Smartphones prägen heute fast jeden Lebensbereich – das Gesundheitswesen bildet da keine Ausnahme. Immer mehr Gesundheitsdaten wandern von Papier in elektronische Formate, und Kliniken erzeugen dadurch riesige Datenmengen. Python ist eine zentrale Programmiersprache, mit der Data Scientists Lösungen für zahlreiche Herausforderungen im Gesundheitsbereich entwickeln. Sie bietet ein breites Set an Werkzeugen, um aus Daten wertvolle Erkenntnisse für medizinisches Fachpersonal zu gewinnen. Ärztinnen und Ärzte können Python-basierte Anwendungen nutzen, um fundiertere Prognosen zu stellen und die Versorgungsqualität zu verbessern. Im Gesundheitswesen setzen Data Scientists Python vor allem ein, um Machine-Learning-Algorithmen und Softwarelösungen zu entwickeln für:
- Medizinische Diagnostik
- Effizientere Krankenhausabläufe
- Genomik
- Wirkstoffforschung
- Predictive Analytics
Die wichtigsten Python-Anwendungen im Gesundheitswesen basieren auf Machine Learning (ML) und Natural Language Processing (NLP). Dazu zählen Bilddiagnostik, Sprach- und Textverarbeitung medizinischer Dokumente sowie die Krankheitsvorhersage mithilfe menschlicher Genetik. Solche Anwendungen sind essenziell: Sie verarbeiten und analysieren Daten zu verständlichen, relevanten und verlässlichen Informationen für Patientinnen, Patienten und Fachpersonal. Im Folgenden erfährst du, wie Data Scientists und Medizinerinnen/Mediziner ML und NLP in Python nutzen, um Herausforderungen im Gesundheitswesen zu lösen und Behandlungsergebnisse zu verbessern.
Python in der Bilddiagnostik
Einer der vielversprechendsten technologischen Fortschritte im Gesundheitswesen ist der Einsatz von ML zur Auswertung mehrerer Bildgebungen wie Magnetresonanztomographie (MRT), Computertomographie (CT) und Diffusion-Tensor-Bildgebung (DTI) zur Diagnostik. Während es dem menschlichen Gehirn schwerfällt, viele Bilder gleichzeitig zu beurteilen, sind ML-Lösungen darin stark, zahlreiche Informationen zu einem klaren diagnostischen Ergebnis zu verarbeiten. Sarker (2021) zeigt Praxisbeispiele für ML im Gesundheitswesen und Forschungsrichtungen. Bemerkenswert: Die Genauigkeit von Python-basiertem ML bei der Bildanalyse liegt bei etwa 92%. Das ist etwas weniger als die 96% erfahrener Klinikerinnen und Kliniker. Wenn Pathologinnen und Pathologen ML-Modelle prüfen, kann die Genauigkeit jedoch auf 99,5% steigen.
Erkennung und Klassifizierung von Tumoren
Ein verbreiteter Einsatz von ML im Gesundheitswesen ist die Tumorerkennung mit computer-unterstützter Detektion (CAD). Hier kommen CNNs zum Einsatz, um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass es sich bei einer Läsion tatsächlich um eine Läsion handelt. In der Mammographie liefern KI-Tools Radiologinnen und Radiologen zum Beispiel eine „zweite Meinung“. Das steigert die Genauigkeit von Screenings deutlich, ohne die Kosten für eine zusätzliche menschliche Begutachtung zu erhöhen.
Große Herausforderungen gibt es bei der Erkennung und Klassifizierung von Glioblastomen – einer Art von Hirntumor. Diese Tumoren sind invasiv und diffus, schwer zu lokalisieren und in ihrer Therapieantwort zu beurteilen. Deep Learning hilft, die Auswertung von MRTs von Glioblastomen zu automatisieren.
Erkennung kardiovaskulärer Auffälligkeiten
Mit Python lässt sich die Erkennung von Herzauffälligkeiten auf Röntgenbildern, etwa Thoraxaufnahmen, automatisieren – das beschleunigt Entscheidungen und reduziert Diagnosefehler. Zeigt eine Patientin oder ein Patient Symptome wie Atemnot, wird häufig ein Röntgenbild des Brustkorbs zur Abklärung einer Kardiomegalie angeordnet. Python-basierte KI-Tools können Messaufgaben wie den Durchmesser der Pulmonalarterie oder den Carina-Winkel automatisiert bestimmen. Das folgende Beispiel zeigt, wie ML anhand klinischer Charakteristika (u. a. Geschlecht, Rauchstatus, Hypertonierisiko) kardiovaskuläre Erkrankungen vorhersagt. Das Modell erreichte etwa 76% Genauigkeit (Weng et al., 2017).
Quelle: Weng et al. (2017)
ML-Algorithmen können Bilder bewerten und Berichte automatisch generieren. Das spart Zeit bei der Unterscheidung auffälliger von unauffälligen Befunden.
Erkennung von Frakturen und anderen Verletzungen
Mit ML-gestützten Tools lassen sich schwer erkennbare Luxationen, Frakturen und Weichteilverletzungen identifizieren. So können Chirurginnen und Chirurgen Therapieentscheidungen sicherer treffen. Unvoreingenommene Algorithmen helfen, alle Verletzungen zu berücksichtigen und optimale Behandlungen abzuleiten. KI-Tools ermöglichen umfassende Bildanalysen und zeitnahe, präzise Berichte – das senkt Patientengefahren, Falsch-Negativ-Raten und das Haftungsrisiko.
Erkennung thorakaler Erkrankungen und Komplikationen
Thorakale Erkrankungen wie Pneumonie erfordern schnelles Handeln. Radiologische Bilder dienen zur Diagnose und zur Abgrenzung von anderen Lungenerkrankungen wie COVID-19. Wie Hasan et al. (2021) zeigen, sind Radiologinnen und Radiologen jedoch nicht immer verfügbar; zudem erschweren Vorerkrankungen die Befundung. Ein Python-basiertes KI-Modell kann Röntgen- und andere medizinische Bilder auf Pneumonie prüfen und das Behandlungsteam automatisch alarmieren.
Screenings auf häufige Krebsarten
Onkologinnen und Onkologen nutzen Bildgebung für regelmäßige Vorsorge-Screenings, etwa bei Darm-, Prostata- oder Brustkrebs. In der Brustkrebsfrüherkennung ist die eindeutige Einordnung eines Tumors als gut- oder bösartig oft schwierig. Falsch-Positive bedeuten unnötige invasive Eingriffe, übersehene Malignome führen zu verzögerten Diagnosen. KI kann die Befundgenauigkeit verbessern und so die Quote unnötiger bioptischer Eingriffe bei gutartigen Läsionen senken.
Einsatz von Natural Language Processing (NLP) im Gesundheitswesen
Data Scientists und medizinisches Personal nutzen NLP-Tools, um vielfältige Informationen wie Patientenkontakte, Symptome oder Vitalparameter zu verarbeiten und zu analysieren. NLP ermöglicht ein kostengünstiges, schnelles Scannen medizinischer Dokumente und die Integration der gewonnenen Informationen in Datenbanken, indem Systeme lesbare Daten aus Texten und Bildern extrahieren und Schlüsselbegriffe erkennen. Es gibt zahlreiche spannende Einsatzfelder von NLP im Gesundheitswesen – vor allem zur Verbesserung von Forschung und Versorgung. Im Folgenden einige Beispiele (ohne Anspruch auf Vollständigkeit).
NLP zur Entwicklung eines Clinical-Decision-Support-(CDS)-Systems
Mit NLP lässt sich ein System zur Verbesserung der klinischen Entscheidungsfindung auf Basis historischer Patientendaten aufbauen. Es unterstützt Ärztinnen und Ärzte, indem es Wissen aus Notizen (handschriftlich oder getippt), Laboren oder transkribierten Audios extrahiert. Das System zieht Informationen aus der Akte und verknüpft sie mit wahrscheinlichen Krankheitsbildern – basierend auf früheren Fällen und/oder Literatur.
NLP zur Verbesserung der Phänotypisierung
Ein Phänotyp ist die beobachtbare Ausprägung eines Merkmals (physisch oder biochemisch). Klinikerinnen und Kliniker nutzen Phänotypisierung, um Patientinnen und Patienten zu klassifizieren und Daten tiefergehend sowie im Kohortenvergleich zu verstehen.
- NLP ist zentral, um unstrukturierte Daten zu erschließen – sie machen rund 80 Prozent aller Patientendaten aus.
- NLP ermöglicht reichhaltigere Phänotypisierung, da Pathologieberichte viele Detailinformationen enthalten.
- Analystinnen und Analysten können so komplexe Fragen beantworten, etwa welche Genmutationen mit bestimmten Gewebetypen assoziiert sind.
Vorhersage des Ausbruchs von Psychosen
Forscherinnen und Forscher nutzten NLP mit Latent Semantic Analysis, um anhand transkribierter Audioaufnahmen von Hochrisikojugendlichen den Ausbruch von Psychosen vorherzusagen. Das Modell erreichte 93% Genauigkeit im Training und 90% im Test. Trotz der kleinen Stichprobe von 40 Teilnehmenden sagte das Modell gut vorher, ob sich eine Psychose entwickelt.
Identifikation und Risikostratifizierung von Leberzirrhose-Patienten
Ein weiteres NLP-Beispiel ist die Identifikation von Patientinnen und Patienten mit Leberzirrhose samt Risikostratifizierung. Eine Studie konnte Zirrhosefälle anhand elektronischer Gesundheitsakten, ICD-9-Codes und radiologischer Befunde mit 95,71% Genauigkeit korrekt erkennen. Das zeigt, dass viele Kliniken mit vorhandenen Daten solche Systeme sinnvoll einsetzen könnten.
Identifikation meldepflichtiger Krebsfälle
Eine weitere Studie nutzte NLP, um meldepflichtige Krebsfälle für nationale Krebsregister zu identifizieren. Ziel war die automatisierte Meldung an das National Program of Cancer Registries in den USA. Die Analyse von Pathologieberichten mittels überwachtem ML erreichte eine Genauigkeit von 87,2%.
NLP für Predictive Analytics
Besonders spannend ist das Potenzial von NLP für Predictive Analytics zur Verbesserung der Gesundheit ganzer Bevölkerungen. Ein Beispiel ist die Analyse von Social-Media-Beiträgen, um potenzielle Suizidfälle zu erkennen und frühzeitig zu intervenieren. Suizid zählt in den USA zu den häufigsten Todesursachen. Laut National Institute of Mental Health (NIMH) hatten rund 12 Millionen Erwachsene ernsthafte Suizidgedanken; etwa 10% davon planten oder versuchten einen Suizid.
Quelle: NIMH (2021). Suicidal Thoughts and Behavior among U.S. adults.
Gesundheitsorganisationen möchten Risikopersonen oder -kohorten identifizieren, um rechtzeitig gegenzusteuern. Mehrere Studien sagen Suizidversuche anhand von Social-Media-Daten voraus. Eine Studie nutzte Twitter und erreichte etwa 70% Genauigkeit. Zentrale Befunde: Hochrisiko-Nutzerinnen und -Nutzer verwendeten weniger Emojis, eher blaue Emojis oder gebrochene Herzen, und posteten vor dem Versuch vermehrt traurige oder wütende Tweets. Coppersmith (2018) sagte Suizidereignisse ebenfalls mit über 70% Genauigkeit voraus (siehe ROC-Abbildung).
Quelle: Coppersmith et al. (2018)
Gesundheitsorganisationen heben mit NLP bereits die „Low-Hanging Fruits“ aus dem großen Datenberg. Große Tech-Anbieter bringen vermehrt NLP-Tools für den Gesundheitsbereich heraus. Amazon bietet etwa ein nutzerfreundliches Clinical-NLP-Tool, das Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten extrahiert. So lassen sich Studienprobanden einfacher rekrutieren, passende Diagnosen finden oder Frühwarnsysteme für Erkrankungen wie Sklerosen aufbauen.
Python zur Vorhersage und Analyse komplexer Krankheiten
Analystinnen und Analysten nutzen ML-Algorithmen in Python, um genetische Daten zu analysieren, Krankheiten vorherzusagen und Ursachen zu bestimmen. Verstehen, wie Genetik das individuelle Risiko beeinflusst, unterstützt Prävention und hilft Ärztinnen und Ärzten, Behandlungspläne zu personalisieren, um das Risiko komplexer Erkrankungen zu senken.
Die Entwicklung vieler Krankheiten ist schwer vorherzusagen, zumal einige Erreger oder Prozesse schnell und unerwartet mutieren. Mit Python lassen sich effiziente ML-Modelle bauen, die Krankheiten prognostizieren, bevor sie schwerwiegend werden.
Ein Schlüsselthema sind Next-Generation-Sequencing-(NGS)-Verfahren in der Humangenetik. NGS ist fester Bestandteil biologischer und medizinischer Forschung. Die enorme Bedeutung treibt den Bedarf an Verarbeitung und Analyse der entstehenden Datensätze: von metagenomischer Quantifizierung und Klassifikation über Variant Calling bis zur Erkennung genomischer Merkmale.
Ein weiteres Beispiel: Li et al. (2018) nutzten Deep Learning auf GPUs, um Heterogenität und Epistasie komplexer Krankheiten vorherzusagen.
Mit ML lassen sich Muster und Trends erkennen und belastbar modellieren. So können Risikogruppen für Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Krebs oder Alzheimer zuverlässiger identifiziert werden.
Nicht zuletzt hat Google ein Deep-Learning-Verfahren zur Krebsdetektion auf Basis medizinischer Daten entwickelt. Das Modell beschleunigt Behandlungsabläufe und reduziert das Risiko schwerer Komplikationen infolge fehlerhafter Diagnosen.
Python zur Verbesserung der Patientenerfahrung
Das Patientenmanagement bindet erhebliche Ressourcen. In Einrichtungen mit knappem Personal sind Termine, Behandlungen und das allgemeine Wohlbefinden schwer zu stemmen. Python-basierte Healthcare-Apps helfen, Patienten effizient zu managen, sodass sich Teams auf kritische Aufgaben konzentrieren können.
Python-Anwendungen unterstützen Patientinnen und Patienten bei der Terminbuchung, beantworten häufige Fragen, ermöglichen Rezeptverlängerungen, den Kontakt zum Notdienst und das regelmäßige Aktualisieren ihrer Gesundheitsdaten zur Überwachung – so bleibt dem Fachpersonal mehr Zeit für Schwerkranke.
Optimierung von Klinikprozessen
Einrichtungen können Python nutzen, um Ressourcenengpässe zu adressieren. Data Scientists entwickeln Modelle zur optimierten Personalplanung – so werden ruhige Schichten nicht über-, und Stoßzeiten nicht unterbesetzt.
Python-getriebene Anwendungen optimieren Termine, Nutzung diagnostischer Einrichtungen und Behandlungen. Intensivkapazitäten sind knapp und müssen bestmöglich ausgelastet werden. Wu et al. (2021) sagten die Verweildauer auf Intensivstationen mit vier ML-Verfahren (SVM, Random Forest, Deep Learning, Gradient Boosting Decision Tree) voraus. Am besten schnitt Gradient Boosting ab – mit 74,7% Genauigkeit. Branchenanalysten zufolge könnten KI-Anwendungen der US-Wirtschaft bis 2026 jährlich rund 150 Milliarden US-Dollar einsparen (Roth, 2021).
Es gibt offene Datensätze, mit denen du ML-Modelle zur ICU-Verweildauer entwickeln und Kliniken bei der Ressourcenplanung helfen kannst. Starte hier auf Kaggle. Zudem entfaltet Python mit ML-Frameworks wie Scikit-Learn, Keras, TensorFlow und PyTorch seine volle Stärke, um Kosten- und Facility-Management im Gesundheitswesen zu verbessern.
Wirkstoffforschung
Python ist die führende Sprache in der modernen Wirkstoffforschung. In Stellenausschreibungen auf indeed.com wird Python-Erfahrung dafür praktisch durchweg gefordert. Python zu lernen ist für Karrieren in der Wirkstoffentwicklung daher keine Option mehr, sondern Pflicht.
Ein prominentes Beispiel ist AstraZenecas PyMOL. AstraZeneca nutzt Python, um die Wirkstoffsuche zu beschleunigen. PyMOL visualisiert 3D-Strukturen von Krankheitstargets. Zwölf Stereo-Visualisierungsmodi helfen, strukturelle Merkmale hervorzuheben und zu unterscheiden. Forschende identifizieren passende Bindungsstellen für Wirkstoffmoleküle, und das Tool lässt sich gut an neue Vorhersagemethoden anpassen. Die folgende Abbildung zeigt, wie das Tool Millionen Datenpunkte durchkämmt, um Wirkstoffprototypen zu entwerfen.
Quelle: PyMOL
PyMOL ermöglicht die Visualisierung der dreidimensionalen Strukturen der Zielorganismen. So verstehen Forschende die Kernprobleme besser und können neue molekulare Konstrukte für eine gezielte Therapie entwickeln.
Zukunft von Python im Gesundheitswesen
Die Flut großer, komplexer Gesundheitsdatensätze, Kostendruck und Fachkräftemangel treiben den Markt für KI/ML-Tools. Zudem entstehen immer mehr Kooperationen zwischen Menschen und KI-Werkzeugen. Die Zukunft für KI/ML- und NLP-Entwicklerinnen/Entwickler ist vielversprechend – erste Start-ups bauen bereits „human-aware“ KI-Systeme. Auch der Einsatz von Robotik im Gesundheitswesen nimmt stetig zu.
Neuartige Anwendungen reichen von Exoskeletten und Prothesen bis zu Nano- und Operationsrobotern. In den USA soll der Markt für Gesundheitsrobotik bis 2027 auf etwa 32,5 Milliarden US-Dollar wachsen – mit einer geschätzten CAGR von 21,3% (2020–2027) (Xavor, 2021).
Auch der Kampf gegen COVID-19 befeuert das Wachstum – mit KI in der Bilddiagnostik, Wirkstoffsuche, Genomik und Predictive Analytics.
Quelle: Markets and Markets (2022).
Die U.S. National Library of Medicine definiert Präzisionsmedizin als „neuen Ansatz für Behandlung und Prävention, der individuelle Unterschiede in Genen, Umwelt und Lebensstil berücksichtigt“.
Die Zukunft der Gesundheitsversorgung liegt in KI/ML – und die Präzisionsmedizin dürfte zu den wirkungsvollsten Anwendungsfeldern zählen.
Ziel der Präzisionsmedizin ist es, präzise Therapieoptionen auf Basis der persönlichen Krankengeschichte, genetischer Informationen, Lebensgewohnheiten und dynamischer Laborwerte zu finden. Dafür werden leistungsstarke KI-Techniken (z. B. tiefe neuronale Netze, Suchalgorithmen, Reinforcement Learning, probabilistische Modelle, Supervised Learning) kombiniert. Der Fokus: Systeme, die anhand von Frühscreenings oder Routineuntersuchungen die Wahrscheinlichkeit bestimmter Krankheiten abschätzen. Python steht dabei im Zentrum – Entwicklerinnen und Entwickler bauen KI-Tools, die erklären, warum und unter welchen Bedingungen Krankheiten wahrscheinlicher auftreten. So kann Versorgung frühzeitig vorbereitet und gesteuert werden – noch bevor Symptome sichtbar sind.
Weitere spannende Perspektiven für Python in KI/ML sind digitale Operationsroboter. Stell dir einen OP vor, in dem Roboter hochpräzise Eingriffe sicher durchführen!
Quelle: Robotics Business Review (2022)
KI-gestützte, smarte Roboter könnten Hand in Hand mit Chirurginnen und Chirurgen arbeiten – gestützt auf verteilte, datenbasierte Erkenntnisse aus OP-Historien. Die Möglichkeiten für Python im Gesundheitswesen sind enorm – inklusive Telemedizin und ferngesteuerten Eingriffen bei kleineren Prozeduren.
Fazit
Der Einsatz von Python im Gesundheitswesen ist nicht frei von Hürden. Datenschutz und rechtliche Rahmenbedingungen bremsen die flächendeckende Nutzung. Rechtssichere, für Dritte nutzbare Daten sind schwer zu beschaffen. Es braucht einen starken Schulterschluss von Gesetzgebung und Regulierung, um diese Herausforderungen anzugehen.
Als Data Scientists und ML-Praktikerinnen/Praktiker tragen wir Verantwortung: Nutzen wir die Kraft von KI-Algorithmen, um Kosten zu senken und das Leben von Milliarden Menschen zu verbessern.
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