Wie KI-gestützte Digitale Zwillinge die Risikoprognose verändern – vom Operationssaal bis ins Flugzeugcockpit

Laut der französischen Nationalen Gesundheitsbehörde (HAS) werden jedes Jahr weiterhin Tausende schwerwiegender unerwünschter Ereignisse in Gesundheitseinrichtungen gemeldet. Dies unterstreicht den anhaltenden Bedarf an intelligenteren Ansätzen zur Risikoprävention und Patientensicherheit.

Da die Bevölkerung altert und medizinische Verfahren zunehmend komplexer werden, stehen Gesundheitssysteme unter wachsendem Druck, die Behandlungsergebnisse für Patienten zu verbessern und gleichzeitig effizient zu arbeiten.

Daraus ergibt sich eine entscheidende Frage:

Was wäre, wenn medizinische Teams kritische Ereignisse vorhersehen könnten, bevor sie eintreten?

Genau dieser Herausforderung widmet sich PRIA (Prédiction des Risques par Intelligence Artificielle), ein innovatives, von Akkodis geleitetes Projekt, das künstliche Intelligenz, prädiktive Analytik und Digitale-Zwilling-Technologie kombiniert, um medizinische Teams bei der Identifizierung von Risiken in Echtzeit zu unterstützen.

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„Ziel ist es, über reaktive Warnmeldungen hinauszugehen und eine proaktive Risikoantizipation zu ermöglichen. Durch dieSynchronisierung eines Digitalen Zwillings mit der realen Umgebung können wir potenzielle Risiken modellieren, vorhersagen undantizipieren, bevor sie eintreten.“

Imen Abidi, PRIA Project Leader

Predictive Intelligence im Operationssaal für mehr Sicherheit

Das Gesundheitswesen befindet sich in einem rasanten technologischen Wandel. Innovationen ermöglichen zwar immer fortschrittlichere Behandlungen und chirurgische Eingriffe, bringen jedoch zugleich neue Ebenen operativer Komplexität mit sich.

Um dieser Herausforderung zu begegnen, hat das PRIA-Team einen Digitalen Zwilling eines Operationssaals entwickelt ein virtuelles Abbild, das kontinuierlich mit seinem physischen Gegenstück synchronisiert wird.

Mithilfe von KI-Modellen und prädiktiver Analytik kann das System zahlreiche Variablen gleichzeitig überwachen und Muster erkennen, die auf potenzielle unerwünschte Ereignisse hindeuten. Dazu zählen unter anderem:

• Fehlfunktionen von medizinischen Geräten
• Auffällige Veränderungen der Vitalparameter von Patienten
• Erhöhte Infektionsrisiken
• Kognitive Überlastung medizinischer Teams
• Kritische Eskalationsszenarien in der Patientenversorgung

Anstatt lediglich auf Vorfälle zu reagieren, unterstützt das System Ärztinnen, Ärzte und Pflegekräfte dabei, Risiken frühzeitig zu erkennen und vorauszusehen. So können fundierte Entscheidungen schneller getroffen und die Patientensicherheit verbessert werden.

Ein Digitaler Zwilling der lernt und sich anpasst

Im Mittelpunkt von PRIA steht eine hochentwickelte Digital-Twin Architektur, die d darauf ausgelegt ist, die Komplexität einesrealen Operationssaals präzise abzubilden.

Das Projektteam, das während der Entwicklung aus 10 bis 20 Spezialistinnen und Spezialisten bestand, setzte auf einen Multi-Agenten-Systemansatz. Verschiedene intelligente Agenten übernehmen dabei Aufgaben wie Überwachung, Prognose, Anpassung und Entscheidungsunterstützung. Dadurch kann die Plattform dynamisch auf sich verändernde Bedingungen reagieren.

„Die Kernidee ist der Digital Twin selbst“, erklärt Abidi. „Wir haben einen physischen Operationssaal und ein digitales Abbild. Beide Systeme werden regelmäßig synchronisiert, sodass die digitale Umgebung Modellierung, Simulation, Lernen und vorausschauende Analysen durchführen kann.“

Dieser kontinuierliche Austausch zwischen der physischen und der digitalen Welt schafft einen leistungsstarken Feedback-Kreislauf, der sowohl die operative Leistungsfähigkeit als auch das künftige Lernen und die Weiterentwicklung des Systems unterstützt.

Die Plattform integriert zudem Reinforcement Learning (bestärkendes Lernen), wodurch der Digital Twin seine Vorhersagen kontinuierlich verbessert. Mit jeder Analyse zusätzlicher Szenarien und Ergebnisse steigert das System seine Prognosegenauigkeit und Anpassungsfähigkeit.

Herausforderungen überwinden, um die Patientensicherheit zu verbessern

Die Entwicklung prädiktiver KI für das Gesundheitswesen war mit zahlreichen Herausforderungen verbunden. Eine der größten Hürden des Projekts war der Zugang zu klinischen Daten. Um diese Einschränkung zu überwinden und gleichzeitig die Datenschutzanforderungen einzuhalten, nutzte das Forschungsteam synthetische Daten für das Training und die Validierung der Modelle.

Trotz dieser Rahmenbedingungen entschied sich das Team bewusst dafür, das Gesundheitswesen als erstes Anwendungsfeld zu wählen, da die Technologie hier das Potenzial hat, einen bedeutenden gesellschaftlichen Mehrwert zu schaffen. „Wenn ein System Risiken proaktiv vorhersehen und medizinische Teams dabei unterstützen kann, kritische Ereignisse zu vermeiden, kann es direkt dazu beitragen, Leben zu retten“, sagt Abidi.

In der nächsten Entwicklungsphase könnte die Plattform in realen Operationssaalumgebungen getestet werden, um ihre Vorhersagefähigkeit und Leistungsfähigkeit unter tatsächlichen Einsatzbedingungen weiter zu validieren.

Von der Schulung zur Vorhersage: Ein neues Modell für das Risikomanagement

Digitale Zwillinge werden häufig mit Simulationen und Schulungen in Verbindung gebracht. PRIA geht jedoch deutlich weiter. Durch die Kombination von Echtzeit-Betriebsdaten mit prädiktiver KI schafft die Plattform eine Umgebung, in der medizinische Fachkräfte potenzielle zukünftige Szenarien bewerten können, bevor diese Realität werden. Dieser Wandel von einer reaktiven Überwachung hin zu einem proaktiven Risikomanagement stellt einen bedeutenden Fortschritt für Innovationen im Gesundheitswesen dar.

Das Ergebnis ist ein System, das:

• aufkommende Risiken frühzeitig antizipiert,
• klinische Entscheidungen unterstützt,
• die Behandlungsergebnisse für Patienten verbessert,
• die betriebliche Effizienz steigert und
• die Widerstandsfähigkeit des gesamten Systems stärkt.

Vom Operationssaal bis in Cockpit

Während PRIA ursprünglich für das Gesundheitswesen entwickelt wurde, reichen die Einsatzmöglichkeiten der zugrunde liegenden Technologie weit über die Medizin hinaus. „Die eigentliche Innovation ist das Konzept des Digital Twins selbst“, sagt Abidi. „Es kann auf jedes komplexe, nicht-deterministische System angewendet werden, in dem mehrere miteinander interagierende Akteure und Einflussfaktoren zusammenwirken.“ Ein solches Anwendungsfeld ist die Luftfahrt. Flugzeugcockpits weisen viele Gemeinsamkeiten mit Operationssälen auf: ein hohes Maß an Komplexität, erhebliche kognitive Anforderungen und ein kompromissloses Sicherheitsverständnis. Das PRIA-Team hat bereits damit begonnen, seine Expertise auf Anwendungsfälle in der Luftfahrt zu übertragen. In Zusammenarbeit mit einem führenden Flugzeughersteller analysierten die Forschenden Daten aus unterschiedlichen Quellen, darunter:

• Flugmanagementsysteme
• Flugzeugtriebwerke
• Elektroenzephalografie-(EEG)-Daten
• Elektrokardiografie-(EKG)-Messungen
• Eye-Tracking-Systeme
• Atemsensoren

Ziel war es, die kognitive Belastung von Pilotinnen und Piloten, Ermüdungserscheinungen sowie Entscheidungsprozesse unter realen Betriebsbedingungen besser zu verstehen.

Wie Digitale Zwillinge die Zukunft von Single-Pilot-Operationen unterstützen

Ein besonders relevantes Anwendungsfeld liegt in der aktuellen Diskussion rund um Single Pilot Operations (SPO). Während die Luftfahrtindustrie mögliche SPO-Konzepte untersucht, steht die Flugsicherheit weiterhin an erster Stelle.

Prädiktive Technologien auf Basis Digitaler Zwillinge können hierbei einen wertvollen Beitrag leisten, indem sie aufkommende Risiken frühzeitig erkennen, den kognitiven Zustand von Pilotinnen und Piloten überwachen und Entscheidungen in Echtzeit unterstützen.

„In einem SPO-Umfeld trägt der Pilot eine erhebliche Verantwortung“, erklärt Abidi. „Ein prädiktives Unterstützungssystem, das Risiken antizipiert und die Entscheidungsfindung unterstützt, könnte sowohl die Sicherheit als auch die operative Effizienz verbessern.“

Während die Luftfahrtindustrie zukünftige Betriebskonzepte weiterhin mit der gebotenen Sorgfalt bewertet, könnten KI-gestützte Digitale Zwillinge eine wichtige Rolle dabei spielen, sicherzustellen, dass mögliche Veränderungen unter Einhaltung höchster Sicherheitsstandards umgesetzt werden.

Die Zukunft KI-basierter Digital Twins

Das PRIA-Projekt zeigt, wie sich Digitale Zwillinge von reinen Simulationswerkzeugen zu intelligenten Systemen weiterentwickeln, die in der Lage sind, Ereignisse vorherzusagen, kontinuierlich zu lernen und kritische Entscheidungen in Echtzeit zu unterstützen.

Ob im Gesundheitswesen, in der Luft- und Raumfahrt, in der Fertigungsindustrie, im Energiesektor oder in intelligenten Infrastrukturen: Unternehmen benötigen zunehmend Technologien, die Unsicherheit in verwertbare Erkenntnisse und konkrete Handlungsempfehlungen verwandeln.

„Die größte Stärke von Digital Twins liegt in ihrer Fähigkeit, die Synchronisation zwischen der digitalen und der physischen Welt aufrechtzuerhalten“, resümiert Abidi.

„Selbst wenn Unsicherheiten oder Fehler auftreten, kann sich das System schnell anpassen und aktualisieren.“ Vom Operationssaal bis ins Flugzeugcockpit helfen KI-gestützte Digitale Zwillinge Unternehmen bereits heute dabei, Entwicklungen frühzeitig vorherzusehen und dadurch Sicherheit, Resilienz und Leistungsfähigkeit nachhaltig zu verbessern.
Für Digitale Zwillinge ist der Himmel längst nicht mehr die Grenze. Er markiert erst den Anfang.