Würden Sie bei einer Operation einen angehenden Chirurgen, eine angehende Chirurgin einen Eingriff an Ihrem Körper üben lassen? Die meisten Menschen dürften die Frage, wenn überhaupt, wohl mit einer gewissen Skepsis bejahen. Doch auf die Bereitschaft der Patientinnen und Patienten war man in der Ausbildung in der Vergangenheit angewiesen: Im Modell «See one, do one, teach one» eigneten sie sich das Handwerk an, indem sie einen Eingriff erst beobachteten, diesen dann selbst durchführten und ihn schliesslich Mitstudierenden vorführten. Das sei längst nicht mehr zeitgemäss, wie Bruno Schmied vom Kantonsspital St.Gallen (KSSG) sagt. «Der Ansatz geht zulasten der Patientinnen und Patienten, die einem Risiko ausgesetzt werden», sagt der Chefarzt Chirurgie. Ausserdem koste das Assistieren viel Zeit. «Eine OP, bei der assistiert wird, dauert 20 bis 30 Prozent länger», erläutert Schmied. «Das geht immens ins Geld – denn der OP-Saal ist der teuerste Ort in einem Spital.» Das KSSG leitet als eine von drei klinischen Partnerinnen das 2022 gestartete Projekt «Proficiency» , mit dem die chirurgische Ausbildung in der Schweiz umfassend modernisiert wird. Hand in Hand mit einer umfassenden Aktualisierung der entsprechenden Curricula werden die Weiterbildungen für angehende Fachärztinnen und -ärzte mit modernsten Simulationstechnologien wie Virtual-Reality-Anwendungen (VR), Augmented-Reality-Brillen (AR) oder High-End-Simulatoren bis Anfang 2025 komplett neu gestaltet. An dem Innosuisse-Flagship-Projekt, das von der nationalen Innovationsagentur mit 12 Millionen Franken gefördert wird, sind neben den drei Spitälern mehrere Unternehmen sowie die ZHAW, die ETH Zürich und die Universität Zürich (Balgrist) beteiligt. «Das Setting ermöglicht zudem, Eingriffe zu üben, die bei echten Menschen zuerst die Ethikkommission bewilligen müsste.» Helmut Grabner, ZHAW School of Engineering «Die im Programm integrierten Technologien eröffnen ganz neue Möglichkeiten», sagt Helmut Grabner von der ZHAW School of Engineering . Der Professor für Data Analytics and Machine Learning und stellvertretende Leiter des ZHAW-Teilprojekts nennt als Beispiel die High-End-Infrastruktur im Operating Room X (OR-X) an der Universitätsklinik Balgrist. Die Simulationsinfrastruktur in dem hypermodernen Lehr- und Forschungszentrum erlaubt die realitätsgetreue Ausbildung und das Training von Ärztinnen und Ärzten. «Hier können sie sich die chirurgischen Skills ohne Risiken aneignen. Das Setting ermöglicht zudem, Eingriffe zu üben, die bei echten Menschen zuerst durch die Ethikkommission bewilligt werden müssten.» Neben High-End-Plattformen wie dem OR-X umfasst das Projekt auch einfachere Anwendungen, etwa Box Trainer. Dabei handelt es sich um Nachbildungen von Organen oder Körperregionen, an denen beispielsweise minimalinvasive Eingriffe geübt werden können. In Kombination mit einem Smartphone oder Laptop können solche Box Trainer auch zu Hause verwendet werden und stellen damit eine niederschwellige Trainingsmöglichkeit dar. «Das Projekt Proficiency sieht vor, dass angehende Chirurginnen und Chirurgen beim Einüben eines Eingriffs eine Journey durchlaufen – von Low-End- hin zu High-End-Simulationen», erklärt Philipp Ackermann , ZHAW-Projektleiter und stellvertretender Leiter für Human-Centered Computing an der School of Engineering . Chirurgische Eingriffe liessen sich mit dem Gitarrenspielen vergleichen. «Das Handwerk lernt man nicht durchs Zuschauen – man muss üben, üben, üben.» Erst durch das wiederholte Durchführen von Handgriffen bildeten sich die Muscle Memory und damit auch die Fähigkeiten, die Chirurginnen und Chirurgen im OP benötigten. Die Simulationen für verschiedene Eingriffe werden von den Unternehmen und den Hochschulen gemeinsam entwickelt. Die ZHAW nehme dabei eine «Brückenfunktion» ein, sagt Ackermann. «Wir arbeiten etwa die von der ETH entwickelten Algorithmen ins Projekt ein.» Zudem ist das Team der School of Engineering für das Tracking der chirurgischen Instrumente in den Simulationen zuständig. «Wir sorgen dafür, dass die Instrumente in AR oder VR korrekt verortet sind.» Ausserdem arbeitet das Team am Grading der Bewegungen, also an Skalen, mit denen die Bewegungen während eines Eingriffs abgestuft beurteilt werden können. «Das Grading ermöglicht ein datenbasiertes und damit objektives Feedback – mit Proficiency kommt man weg vom ärztlichen Urteil, bei dem das Risiko von Willkür und Zufälligkeit besteht», führt Helmut Grabner aus. Für Chefarzt Bruno Schmied werden die Assistenzärztinnen und -ärzte die Hauptgewinner des neuen Ausbildungsmodells sein – nicht nur, weil es eine faire Beurteilung erlaubt. «Mit der Standardisierung kann man das Beste aus allen angehenden Chirurginnen und Chirurgen herausholen. Sie berücksichtigt die individuellen Skills und Schwächen.» «Bedenkt man, dass Chirurginnen und Chirurgen 40 bis 45 Jahre alt sind, wenn sie den Facharzttitel erhalten, ist das ein starker Anreiz.» Bruno Schmied, Chefarzt Chirurgie, Kantonsspital St.Gallen Laut Schmied ermöglicht es «Proficiency» zudem, die Weiterbildung künftig schneller abzuschliessen – einfach weil Eingriffe viel öfter geübt werden können. «Bedenkt man, dass Chirurginnen und Chirurgen 40 bis 45 Jahre alt sind, wenn sie den Facharzttitel erhalten, ist das ein starker Anreiz», so Schmied. Insgesamt bezeichnet er das neue Weiterbildungsmodell als «Win-win-win-Situation». Neben den Assistenzärztinnen und -ärzten sowie den Kranken profitierten auch die Spitäler von der simulationsbasierten Weiterbildung. «Spitäler, viele von ihnen defizitär, kostet die Weiterbildung von Chirurginnen und Chirurgen primär Geld.» Und aufgrund der Fallpauschalen könnten sie diese Kosten nicht verrechnen. Der Kostendruck ist auch eine der Haupthürden bei der Umsetzung. «Wenn es um Investitionen für Equipment, Arbeitsplätze und Arbeitskräfte für die Weiterbildung geht, wird es schwierig», erklärt Bruno Schmied. Die Lösung liege in überregionalen Zentren, «damit nicht in jedem Spital teure Simulatoren stehen müssen». Und in Low-Cost-Plattformen wie den Box Trainern, mit denen Assistenzärztinnen und -ärzte niederschwellig und kostengünstig trainieren könnten. «Proficiency» benötige gewisse Anfangsinvestitionen. «Danach ist die Weiterbildung aber deutlich günstiger als bisher», so Schmied. Das scheint auch den Spitälern bewusst zu sein. So zeigte eine im Rahmen des Projekts durchgeführte Umfrage unter den weiterbildungsbeteiligten Spitälern grosses Interesse an der Modernisierung der Curricula und am Einsatz von Simulationstechnologien. Tobias Hänni

Es ist das Jahr 2050 und die Toiletten in den meisten Schweizer Haushalten sind vernetzt – mit dem Internet of Medical Things (IoMT). Sensoren in den Schüsseln analysieren Urin und Stuhlgang und schicken eine Meldung an die Smartwatch, falls gewisse Werte auffällig sind. Daten erfasst auch das smarte Pflaster – es schlägt Alarm, wenn Stoffwechselwerte anormal sind. Die Vitalwerte werden von Wearables und implantierten Mikrochips erfasst und an eine App gesendet, in der alle Gesundheitsdaten einer Person gesammelt werden. Die App wiederum vereinbart wenn gewünscht gleich einen Termin bei einer Spezialistin. In den Spitälern übernehmen Künstliche Intelligenzen (KI) einen Grossteil der Datenanalyse und sind auch in der Diagnostik und als Unterstützung im Operationssaal nicht mehr wegzudenken. Diese Vision ist keine Utopie, sondern eine realistische Prognose des künftigen Gesundheitswesens in der Schweiz. Skizziert wird sie von Fachleuten aus dem Gesundheitswesen im 4. Digital Health Report (DHR) der ZHAW, der im Herbst erscheint. Der DHR beschreibt Nutzen und Risiken von Digital Health, aber auch die Treiber und Hürden. Die Autorinnen und Autoren haben dabei fünf Technologiegruppen mit «disruptivem Innovationspotenzial» identifiziert: Das IoMT, Robotik, Virtual/Augmented Reality (VR/AR), Blockchain und Künstliche Intelligenz (KI). Letztere wird dabei «als Schlüssel zum Brückenschlag über verschiedene Technologien hinweg» bezeichnet. «KI ist eine Querschnitttechnologie», sagt Christian Russ , Experte für Strategisches IT-Management und Digitale Technologien an der ZHAW School of Management and Law . Der Mitautor des DHR sieht «spannende Kombinationen von KI, etwa mit Robotik oder AR und VR». KI mache andere Technologien anwendbarer und schlauer. «Sie ist immens wichtig für die Weiterentwicklung des Gesundheitswesens.» «Im Gesundheitswesen ist KI in spezifischen Bereichen schon weit verbreitet und akzeptiert, etwa bei der Sprach-, Text- und Bilderkennung in der Administration.» Christian Russ, School of Management and Law Und entwickeln muss sich das Schweizer Gesundheitswesen angesichts steigender Kosten, des demografischen Wandels, des Personalmangels und nicht zuletzt vieler offener medizinischer Fragen. Technologien alleine können diese Probleme zwar nicht lösen, sagt Russ. Doch: «Sie steigern massiv die Effizienz. KI-Anwendungen etwa können redundante Aufgaben übernehmen, Datenfehler vermeiden und das Personal spürbar entlasten.» Eine der Grundvoraussetzungen, damit sich KI und andere Technologien im Gesundheitswesen umfassender einsetzen lassen, ist deren gesellschaftliche Akzeptanz. Diese wird im Bericht als «Wollen» bezeichnet, neben dem technologischen «Können» und dem regulatorischen «Dürfen». Beim «Können» seien der Fantasie kaum Grenzen gesetzt, so Russ. «Die Frage ist mehr, wie weit wir finanzieren können. » Beim «Wollen» zeigt sich gemäss DHR in der Schweizer Bevölkerung eine grosse Offenheit gegenüber der Digitalisierung. Und: «Im Gesundheitswesen ist KI in spezifischen Bereichen schon weit verbreitet und akzeptiert, etwa bei der Sprach-, Text- und Bilderkennung in der Administration», sagt Russ und verweist auf eine repräsentative Umfrage bei Spitälern, die im Rahmen einer von ihm betreuten Weiterbildungsmasterarbeit durchgeführt wurde. Ernüchternder ist die Situation dagegen beim «Dürfen». «Da stecken wir hierzulande noch in den Kinderschuhen», sagt Russ. Es gebe zwar Bemühungen einzelner Akteurinnen und Akteure, «aber keine umfassende nationale Stossrichtung». Gut möglich, dass sich die Schweiz an der EU orientiere und deren Regelungen im autonomen Gesetzesnachvollzug übernehme. «Die EU arbeitet schon länger an gesetzlichen und ethischen Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI im Gesundheitswesen.» Was die gesetzlichen Grenzen dieses Einsatzes angehe, müsse zwischen der Regulierung und der Wettbewerbsfähigkeit abgewogen werden, sagt Russ und nennt als Beispiel die Europäische Medizinprodukteverordnung, die auch für medizinische Softw-are gilt. «Die Verordnung ist notwendig. Sie stellt aber eine hohe Hürde insbesondere für Startups dar.» So sei die Zertifizierung und Qualitätssicherung medizinischer Software sehr kostspielig. Bei KI-Anwendungen komme hinzu, dass der Nachweis der Funktionsweise oft schwierig sei. «KI in Form von Machine Learning gleicht häufig einer Black Box.» «Wie Wasser seinen Weg findet, so wird KI ihren Weg ins Gesundheitswesen finden. Die Frage ist, wie wir das Wasser leiten wollen.» Christian Russ, School of Management and Law Für Russ ist das Risiko einer nicht mehr kontrollierbaren Superintelligenz in ferner Zukunft deshalb nicht komplett abwegig. Damit die Vision nicht zum Schreckensszenario wird, brauche es neben dem gesetzlichen Rahmen sowie der gesellschaftlichen Debatte viel Aufklärungsarbeit über Potenzial und Risiken von KI. Und der Entscheid, was KI dürfe und was nicht, müsse fortlaufend von Gesellschaft, Wirtschaft und Politik diskutiert werden. Wie Wasser seinen Weg findet, so werde KI ihren Weg ins Gesundheitswesen finden. «Die Frage ist, wie wir das Wasser leiten wollen.» Tobias Hänni