KI-COMPASS: KI-gestützte Nachsorge nach Krebstherapie soll Herzprobleme früher aufdecken

Das Verbundprojekt KI-COMPASS untersucht, wie kardiovaskuläre Komplikationen nach der Therapie von Magen-Speisenröhrenkrebs mithilfe digitaler Gesundheitsdaten frühzeitig erkannt werden können.

Ein Verbundprojekt mit Beteiligung des Universitätsklinikums Freiburg untersucht, wie Smartwatch-Daten und Künstliche Intelligenz (KI) die Nachsorge von Patientinnen und Patienten nach Magen-Speisenröhrenkrebs unterstützen können. Mithilfe von KI sollen Gesundheitsdaten von Smartwatches mit klinischen Routinedaten verknüpft und ausgewertet werden, um die gesundheitlichen Risiken besser einzuschätzen. Das Projekt KI-COMPASS wird im Rahmen der Förderlinie „Interaktive Technologien für Gesundheit und Lebensqualität“ des Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt und der Nationalen Dekade gegen Krebs gefördert.

„Viele Patient:innen sind nach einer Krebsbehandlung nicht einfach wieder gesund. Sie brauchen eine Nachsorge, die auch Spätfolgen erkennt und sie im Alltag begleitet“, sagt Prof. Michael Quante, Leiter der Abteilung Gastrointestinale Onkologie der Klinik für Innere Medizin II am Universitätsklinikum Freiburg. Er ist Medizinischer Leiter des Projekts. „Mit dem Projekt wollen wir klinische Daten und kontinuierlich erfasste Gesundheitsdaten so verbinden, dass Ärzt:innen Risiken früher sehen und Patient:innen besser unterstützt werden. Die KI soll dabei nicht entscheiden, sondern verständlich und transparent helfen.“

Mensch und KI arbeiten transparent zusammen

Die Nachsorge nach Magen-Speisenröhrenkrebs richtet sich bisher vor allem darauf, einen Rückfall früh zu erkennen. Viele Patientinnen und Patienten haben nach der Behandlung aber auch langfristige Beschwerden. Dazu können Herz-Kreislauf-Probleme gehören. Diese werden in der regulären Nachsorge nicht immer systematisch erfasst. Das Verbundprojekt prüft deshalb, ob Gesundheitsdaten aus Smartwatch und Smartphone die klinische Nachsorge sinnvoll ergänzen können.

Die Smartwatch soll Daten zu Herzfrequenz, Bewegung und Schlaf erfassen. Diese Sensordaten werden mit klinischen Routinedaten, Diagnosen und Informationen zur Therapie zusammengeführt. So entstehen digitale Patientenmodelle, die dabei helfen sollen, individuelle Risikomuster mithilfe von KI besser zu erkennen. Die KI arbeitet dabei erklärbar und transparent, damit medizinische Teams angezeigte Risiken nachvollziehen können.