Der digitale Zwilling für die perioperative Medizin – ein spannender Blick in die Zukunft klinischer Forschung

Auszug

Das Konzept des digitalen Zwillings hat in den letzten Jahren in vielen Ingenieursdisziplinen (z. B. Raumfahrt, Maschinenbau, Städtebau) Verbreitung gefunden [1]. Der digitale Zwilling, als virtuelle Repräsentation physischer Entitäten und Prozesse, erregt aber auch in der Medizin zunehmend Aufmerksamkeit [2]. Dabei ist zum besseren Verständnis des Themenfeldes zunächst eine Begriffserklärung auch mit Bezug auf das generelle Feld des maschinellen Lernens (ML) nötig, welches gemeinhin mit sog. künstlicher Intelligenz assoziiert wird. Durch Fortschritte im Bereich von ML und besonders der „tiefen“ Modellarchitekturen („deep ML“) können beliebig komplexe Muster in Daten zur Vorhersage von zukünftigen Ereignissen abgeleitet werden („random function approximator“). Gerade bei der Anwendung in der Medizin sind jedoch „Blackbox“-Systeme [3, 4], d. h. Vorhersagen ohne eine für ärztliche Behandler nachvollziehbare Begründung, in die Kritik geraten [5]. Daher gewinnt das Thema „explainable ML“, bei dem Modelle oder zumindest deren Vorhersagen anhand menschenlesbarer Parameter erklärbar bleiben, zunehmend an Bedeutung. …