Anhoren
Teilen
Lässt sich der Datenschutz durch synthetische, von generativer KI generierte Patientendaten umgehen? Dieser Frage widmet sich das neue und mit rund 25 Millionen geförderte Forschungsprojekt Synthia.
Datenschutz ist in Deutschland gerade für das Teilen von Daten ein Problem – eines, das mit dem Projekt Synthia des Fraunhofer-Instituts für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI nun überwunden werden soll. Mit Hilfe eines innovativen KI-Verfahrens sollen synthetische Patientendaten erzeugt werden, die eben jene datenschutzrechtlichen Hürden beim Teilen von Daten überwinden, Vorhersagemodelle für die personalisierte Medizin verbessern oder klinische Studien emulieren könnten. Die Innovative Health Initiative (IHI), ein Zusammenschluss forschender Pharma- und Medizintechnikunternehmen in Kooperation mit der Europäischen Union, fördert das Projekt.
Das die Analyse großer Mengen von Patientendaten der Schlüssel für Antworten auf viele offene medizinische Fragen ist, ist lange klar. Doch der Zugang zu solchen Daten ist aus datenschutzrechtlichen Gründen oft langwierig und teuer. Vertragsverhandlungen dauern häufig Jahre, und es ist unklar, ob die letztlich erhaltenen Daten tatsächlich geeignet sind, eine spezifische wissenschaftliche Frage zu beantworten.
Spätestens seit dem Erscheinen von ChatGPT ist bekannt, dass sogenannte generative KI-Verfahren täuschend echte Texte, Bilder oder Musikstücke erzeugen können. Doch funktioniert das auch für Patientendaten? Genau hier setzt das Forschungsprojekt Synthia an.
Vielfältiger Einsatz möglich
Die Wissenschaftler am Fraunhofer SCAI wollen qualitativ hochwertige synthetische Daten durch ein maßgeschneidertes generatives KI-Verfahren erzeugen. Klappt die Umsetzung, könnten die Daten nicht nur dabei helfen, datenschutzrechtliche Hürden beim Teilen realer Daten zu überwinden, sondern auch dazu beitragen, KI-Verfahren zu verbessern, die etwa die Frühdiagnose von Alzheimer ermöglichen. Außerdem könnten synthetische Patientendaten genutzt werden, um Kontrollgruppen für klinische Studien zu emulieren und somit die Zulassung neuer Medikamente zu beschleunigen.
Darfür soll zunächst eine moderne IT-Plattform entstehen, mit der sich synthetische Patientendaten erzeugen, bewerten und anschließend in verschiedenen Szenarien anwenden lassen. Dabei arbeiten die Fraunhofer-Institute für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI, für Translationale Medizin und Pharmakologie ITMP und für Digitale Medizin MEVIS eng mit Partnern aus Industrie und Wissenschaft zusammen. Synthia verfolgt einen umfassenden Ansatz, der verschiedene Datentypen und Datenschutzanforderungen berücksichtigt. Innovative Konzepte wie Digitale Zwillinge, die Emulation klinischer Studien und föderiertes Maschinelles Lernen fließen ebenfalls in die Forschungsarbeiten ein.
Potenzial ist groß
Prof. Dr. Holger Fröhlich, Leiter der Arbeitsgruppe KI & Data Science bei Fraunhofer SCAI und Mitglied der Gesamtprojektleitung, betont das Potenzial generativer KI-Methoden zur Synthese von Patientendaten für die Medizin: „Wir forschen seit Jahren auf diesem Gebiet und möchten unsere Methoden mit den Projektpartnern weiterentwickeln und anwenden“. Dafür bringt das Fraunhofer SCAI zusätzlich generative KI-Ansätze für klinische Studien im Bereich der Alzheimer-Krankheit ein. Fröhlich leitet diesen speziellen Anwendungsfall in Zusammenarbeit mit Gates Ventures, der privaten Investmentfirma von Bill Gates. Ein besonderes Augenmerk von Gates Ventures liegt auf der Bekämpfung globaler Gesundheitsprobleme, unter anderem von Alzheimer.
Fokus auf sechs Krankheiten
Im Rahmen des Projekts sollen zunächst Qualität und Anwendbarkeit der synthetisch erzeugten Patientendaten untersucht werden. Dazu validiert das Projektteam Methoden für verschiedene Datentypen, beispielsweise Laborergebnisse, Genomdaten und bildgebende Diagnostik. Der Fokus liegt auf sechs Krankheiten: Lungenkrebs, Brustkrebs, Multiples Myelom, Diffuses großzelliges B-Zell-Lymphom, Alzheimer und Typ-2-Diabetes
Das Synthia-Konsortium besteht aus 32 Partnern aus Medizin, Pharmaforschung, Medizintechnik und Wissenschaft. Es umfasst Datenwissenschaftler, klinische Forscher, Juristen und Datenschutzexperten. Gemeinsam arbeiten sie daran, die Nutzung synthetischer Daten voranzutreiben und so Entdeckungen in der Medizin zu beschleunigen.
Das „Innovative Health Initiative Joint Undertaking (IHI JU)“ fördert das Projekt von September 2024 bis August 2029 mit 24,1 Millionen Euro. Das JU erhält Unterstützung durch das Forschungs- und Innovationsprogramm „Horizon Europe“ der Europäischen Union sowie durch COCIR, EFPIA, EuropaBio, MedTech Europe, Vaccines Europe und DNV.
