Mit KI gegen die klinische Datenlücke

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Ein weiteres Beispiel ist das Gemeinschaftsprojekt PriSyn (repräsentative, synthetische Gesundheitsdaten mit starken Privatsphäregarantien) vom Helmholtz-Zentrum für Informationssicherheit (CISPA), dem Deutschen Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE), dem Start-up QuantPi und Hewlett Packard Enterprise (HPE). Anhand von DZNE-Studienkohorten werden klinische Assistenzsysteme für neurodegenerative Erkrankungen entwickelt und mit Systemen verglichen, die mithilfe synthetischer Daten trainiert wurden. Die Qualität der künstlichen Daten für den einzelnen Anwendungsfall bewertet die QuantPi-Plattform, die darauf spezialisiert ist, potenzielle Risiken wie Datenqualitätsprobleme, Verzerrungen und Diskriminierung in den synthetischen Daten aufzudecken.

Experimentierfeld für Innovation: SAS Hackathon

Auch beim SAS Hackathon, in dem klassischerweise innovative Use Cases erprobt werden, waren synthetische Daten ein zentrales Thema. Zu den diesjährigen Gewinnern des Programmierwettbewerbs gehört das Team „AI Generated Synthetic Data in Healthcare“ des Start-up-Unternehmens Syntho. Ziel war es, für die Krebsforschung eines führenden Krankenhauses die Verschlechterung des Gesundheitszustands und die Sterblichkeit von Patienten besser vorherzusagen. Da reale Gesundheitsdaten aus Datenschutzgründen kaum verwendbar sind, generiert Syntho durch die Anwendung von KI synthetische Daten. Die Analytics-Plattform SAS Viya vergleicht die Qualität der synthetischen mit der von realen Daten und prüft, ob sie bereit für die Modellentwicklung sind. Auf Basis der anschließenden Analyse lassen sich dann Vorhersagen für die Krebsforschung treffen.

High-Quality-Data on Demand – für zahlreiche Use Cases

Das Gesundheitswesen ist bei Weitem nicht der einzige Anwendungsbereich für synthetische Daten. Die Analysten von Gartner sagen voraus, dass 60 Prozent der Daten, die für die Erstellung von KI- und Analytics-Anwendungen erforderlich sind, bis Mitte 2024 synthetisch generiert werden. Neben den genannten rechtlichen und ethischen Gründen wird diese Entwicklung auch helfen, Probleme anzugehen, für die es gar nicht genügend Daten gibt, beispielsweise im Fall seltener Krankheiten.

Die Herstellung synthetischer Daten ist einfach und schnell, weil die Methoden für jeden Datensatz und -typ exakt die gleichen sind. Und der Vielfalt an Use Cases für KI-gestützte Analytics mit synthetischen Daten im Gesundheitswesen sind fast keine Grenzen gesetzt – von schnelleren Diagnosen sowie präzisen Prognosen zum Erfolg von Therapien über ein besseres Verständnis für die Verbreitung von Infektionskrankheiten bis hin zu validen Einblicken in die Qualität und Kosten der Patientenversorgung.

Ein mögliches Einsatzgebiet für synthetische Daten im Bereich der klinischen Forschung könnten Data-Sharing-Plattformen für Wissenschaftler sein, wie beispielsweise das Project Data Sphere, für das SAS die Analytics-Software bereitstellt. Die Initiative dient dazu, Daten zur Erforschung der Effektivität von Krebstherapien zu sammeln und auszuwerten. So lässt sich zum Beispiel über einen einfachen Bluttest feststellen, ob ein Patient auf die Behandlung anspricht.

Der Einsatz synthetischer Daten öffnet also ein weites Feld an Chancen, um Kollaboration, Innovationen und Fortschritt im Gesundheitswesen zu begünstigen.

Andreas Effinger
ist Senior Account Executive Healthcare bei SAS.

Bildquelle: SAS

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Stand: 08.12.2025

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