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Eine besondere Fähigkeit von Menschen ist, dass sie mit ihren Händen Gegenstände geschickt handhaben können. Entscheidend dafür ist der Tastsinn, der in den Fingerspitzen besonders ausgeprägt ist. Wir können mit unseren Händen nicht nur die Position von Objekten ertasten, sondern auch ihre Beschaffenheit erkunden und die Struktur von Oberflächen erfühlen – und dies alles, ohne dass wir die Objekte sehen.

Wie raffiniert unser Tastsinn funktioniert, stellt man spätestens fest, wenn man Roboter zu einer ähnlich differenzierten Wahrnehmung verhelfen will. Fertigungsroboter und andere Maschinen können zwar Gegenstände zuverlässig ergreifen und verschieben. Doch dazu muss die Maschine entweder bereits wissen, wo sich der Gegenstand befindet, oder sie benötigt zusätzliche visuelle Informationen, damit sie sich orientieren kann. Idealerweise weiss sie auch, wie fest der Gegenstand ist, den sie ergreifen soll, und welche Beschaffenheit er hat.

Hunderte von Sensoren

Geht es nach Johannes Weichart werden Roboter schon bald wesentlich geschickter mit Objekten umgehen können. Der Doktorand in der Gruppe für Mikro-​ und Nanosysteme der ETH Zürich hat eine künstliche Haut entwickelt, die den Tastsinn der menschlichen Finger imitiert und Roboter das Tasten und Fühlen ermöglichen soll. Der Clou dabei: Auch unregelmässig geformte Oberflächen aus weichen Materialien können damit ausgerüstet werden, also beispielsweise Robotergreifer mit der Geometrie eines menschlichen Fingers.

Ähnlich wie die menschliche Haut ist auch Weicharts künstliche Haut mit einer Vielzahl von Rezeptoren ausgerüstet. «Es braucht ungefähr einen Sensor pro Quadratmillimeter», hat er nachgeforscht. Jeder Sensor besteht aus mehreren Lagen. Kernstück sind zwei leitende Schichten, die mit Federn in einem Abstand von drei bis vier Mikrometern gehalten werden. Je nachdem, wie weit die Schichten voneinander entfernt sind, ändert sich das elektrische Signal, das über eine Elektrode gemessen wird.

Differenzierte Wahrnehmung

Über den beiden leitenden Schichten befindet sich eine kleine Kugel. Drückt man auf diese Kugel, verändert sich der Abstand der leitenden Membranen und damit das Messsignal des Sensors an der entsprechenden Stelle.
Entscheidend ist nun, dass die Hälfte der Kugeln nicht nur mit einer Elektrode kombiniert sind, sondern mit drei Elektroden. Damit kann man an diesen Stellen nicht nur messen, welche Kraft auf die Kugel wirkt, sondern auch, aus welcher Richtung sie kommt. Dadurch wird die Wahrnehmung der künstlichen Haut viel differenzierter. «Man kann so eine Oberfläche erkunden und erkennen, wenn ein Objekt über die Oberfläche rutscht. Dafür sind vor allem auch dynamische Informationen wichtig», erläutert Weichart.

Viel zu viele Rohdaten

Dass das Prinzip grundsätzlich funktioniert, konnte Weichart in den ersten drei Jahren seines Doktorats demonstrieren. Nun geht es darum, die Haut robuster und vor allem auch anschlussfähig zu machen. Dazu braucht es noch einiges an Entwicklungsarbeit: «Damit wir die künstliche Haut im Alltag einsetzen können, müssen wir die Sensoren mit einer Schutzschicht versehen», hält Weichart fest. «Und wir müssen das Ausgangssignal radikal vereinfachen. Denn ein Roboter wäre mit derart vielen Rohdaten als Input völlig überfordert. Wir Menschen nehmen schliesslich auch nicht jeden einzelnen Rezeptor einzeln wahr, sondern das Gesamtbild.»

Trotz der anstehenden Arbeit hat das Projekt bereits eine vielversprechende Form angenommen. Es überrascht daher nicht, dass Weichart zu den Nominierten für den Spark Award gehörte, der letzte Woche verliehen wurde.

Unkonventionelle Wege

Weichart mag es, unkonventionelle Wege zu gehen. Das zeigt sich bereits an seinem Arbeitsplatz, der nicht wie die anderen nüchtern funktional eingerichtet, sondern mit zahlreichen Zimmerpflanzen regelrecht umwuchert ist, so dass man sich an seinem Pult wie in einem kleinen Dschungel fühlt.

Auch von der Anfangsidee seines Doktorvaters Christofer Hierold und seines Mitbetreuers Cosmin Roman hat er sich schon bald verabschiedet. Dieser plante eigentlich, Tastsensoren auf Siliziumbasis zu entwickeln. Doch Weichart entschied sich, die Sensoren direkt in ein flexibles Substrat zu integrieren, damit sie einfacher auf unregelmässig geformten und weichen Flächen angebracht werden können. «Mein Betreuer war zwar am Anfang etwas skeptisch, doch im Rückblick gesehen denke ich, dass dieser Entscheid doch richtig war», meint Weichart.

Sensorik anstatt Fusionsenergie

Dass er sich heute mit künstlicher Roboterhaut beschäftigt, verdankt er letztlich bürokratischen Hürden. Denn eigentlich hatte er beruflich ganz andere Pläne. Nach seinem Studienabschluss als Maschinenbauingenieur an der ETH Zürich wechselte er zunächst in die Industrie, wo er bei der Firma Evatec AG Plasmaprozesse für das Ätzen und Beschichten von integrierten Schaltungen entwickelte. Nach drei Jahren zog es ihn wieder zurück in die Forschung.

Die Fusionstechnologie hatte es ihm als vielversprechende Energieform angetan. «Doch als Liechtensteiner war es für mich schwierig, bei den nationalen Forschungsprogrammen berücksichtigt zu werden.» Als er Christopher Hierold, der bereits seine Masterarbeit betreut hatte, um eine Referenz bat, bot ihm dieser eine Mitarbeit beim Sensor-​Projekt an.

«Die Industrieerfahrungen sind für mich sehr wertvoll», erklärt Weichart. «Man muss nicht überall das Rad neu erfinden, sondern es ist oft vielversprechender, basierend auf bekannten Technologien etwas Neues zu bauen.» Nicht akademische Perfektion strebt er mit seiner Arbeit an, sondern praktische Relevanz. «Das empfinde ich für mich als sinnstiftend.» Der Einsatz von bewährten Technologien sei auch im Hinblick auf eine mögliche Firmengründung vorteilhaft. «Als Startup kann man nicht die ganze Prozesskette beherrschen, sondern muss einzelne Schritte auslagern», meint er.

Doch soweit ist er im Moment noch nicht. «Ich habe als Doktorand noch ungefähr ein Jahr Zeit», erklärt er. «Danach schaue ich, wie es weiter geht.» Falls er das Projekt selber weiterentwickelt , zum Beispiel als Pioneer Fellow, müsse er sich genau überlegen, auf welchen Anwendungsbereich er sich konzentriert. Medizinische Robotik, Telerobotik, Lager-​Robotik, oder auch Prosthesen sind alles Gebiete, in denen er mögliche Anwendungen sieht. Doch allen gerecht zu werden, sprengt den Rahmen in dieser Phase der Entwicklung.

Den Fokus nicht verlieren

Den Fokus nicht zu verlieren wird ihn als grösste Herausforsderung wohl noch eine Weile begleiten. «Ich bin nicht detailversessen und kann mich schnell für neue Themen begeistern», meint Weichart. «Aber diese Breite kann auch überfordern.» Mikrotechnik, Entwicklung von Elektronik, Integration von Materialien, Feinmechanik, Datenaufbereitung und Mustererkennung mit künstlicher Intelligenz – in all diesen Feldern gibt es für Weichart noch viel zu tun.

Helfen wird ihm beim Fokussieren auch die regelmässige sportliche Aktivität. «Ich bin oft mit dem Bike oder den Tourenski in den Bergen unterwegs, gehe im Winter im See schwimmen und trainiere meine Koordination und mein Selbstvertrauen mit Boxen und Freefight», erzählt er. «Das hilft mir, den Kopf zu leeren und mich wieder neu auszurichten.»

Autor: Felix Würsten, ETH Zürich
ETH-News
Bildquelle: ETH Zürich / ETH transfer

Der Bereich Digital Health hat durch die Pandemie in den vergangenen zwei Jahren einen Schub erhalten. So sind digitale Lösungen für medizinische und gesundheitliche Problemstellungen gefragter denn je. Auch die gesellschaftliche Akzeptanz zur Nutzung der Produkte ist gestiegen. Digital-Health-Produkte ermöglichen beispielsweise die Begleitung von Patientinnen und Patienten mittels Langzeit-EKGs oder eine sensorbasierte Überwachung des Gesundheitszustands von älteren Personen in den eigenen vier Wänden. Aber auch im Lifestyle-Bereich sind die Produkte weit verbreitet, wenn es zum Beispiel um das Tracking des Schlafs oder des Kalorienverbrauchs über Smart Devices geht.

Der Kanton Zürich ist einer der wichtigsten Hotspots für Digital Health in der Schweiz. Rund 70 Unternehmen und Start-ups sind bereits im Kanton angesiedelt. Das ist rund ein Drittel aller Schweizer Firmen in diesem Bereich. Mit dem heute eröffneten «digital health center bülach» bekommt die Branche nun einen eigenen Hub im Kanton Zürich. «Viele Digital-Health-Innovationen kommen von Start-ups, die sich austauschen und es wagen, neue Wege auszuprobieren. Es freut mich deshalb sehr, dass wir mit dem ‹digital health center bülach› zur besseren Kooperation beitragen können», sagt Volkswirtschaftsdirektorin Carmen Walker Späh. Gesundheitsdirektorin Natalie Rickli fügt hinzu: «Die Pandemie hat gezeigt, dass im Gesundheitswesen bezüglich Digitalisierung ein grosser Nachholbedarf besteht. Investitionen in die Digitalisierung unseres Gesundheitswesens sind wichtig und erhöhen die Patientensicherheit.»

Ein starker Impuls in der digitalen Transformation des Gesundheitswesens

Im «digital health center bülach» vernetzen sich Start-ups, etablierte IT-Dienstleister und Unternehmen aus der Gesundheitsbranche, mit dem Ziel, gemeinsam praxistaugliche, digitale Lösungen für das Gesundheitswesen zu entwickeln. Organisiert ist das «digital health center bülach» als Verein, der im Oktober 2021 gegründet wurde. Mitglieder des Vorstands sind das Spital Bülach, das Kantonsspital Winterthur, die Hirslanden-Gruppe, die Zürcher Hochschule für angewandte Wissenschaften (ZHAW), die Helsana-Krankenkasse, die Zürcher Kantonalbank, die Standortförderung des Kantons Zürich sowie die Stadt Bülach. Letztere war Initiantin des Projekts. «Ich bin überzeugt, dass die gegenseitige Inspiration und die interdisziplinäre Kollaboration unserer Mitglieder einen starken Impuls in der digitalen Transformation des Gesundheitswesens geben werden», sagt Stadtpräsident Mark Eberli. Er hat das Vereinspräsidium übernommen.

Bereits zum Start haben sich mehrere Start-ups und Unternehmen angeschlossen, über 60 weitere bekunden Interesse an einer Mitgliedschaft. Am 1. April wurde der Betrieb in provisorischen Büros aufgenommen. Die physische Nähe ist wichtig, denn sie fördert den regelmässigen und spontanen Austausch unter den Mitgliedern. Ab dem Winter 2023/2024 können dann gemeinsam die modernen Büros im boomenden Glasi-Quartier bezogen werden. Dort werden auf einer Fläche von 1’600 Quadratmetern rund 120 Arbeitsplätze sowie Seminar- und Workshopräume zur Verfügung stehen.

Dreh- und Angelpunkt des «digital health center bülach» und direkte Ansprechperson für Start-ups, Unternehmen und Partner ist Stefan Lienhard. Der ehemalige Digital Manager der Schulthess Klinik hat im Februar die Geschäftsführung des Vereins übernommen. «Nach 100 Tagen ist das ‹digital health center bülach› bereits zu einer echten Herzensangelegenheit für mich geworden. Es macht extrem viel Spass und ist äusserst interessant hautnah mitzuerleben, mit welcher Dynamik sich dieses neue, heterogene Ökosystem entwickelt», so Stefan Lienhard.

Der Podcast «Marktplatz Gesundheitswesen» ist der Podcast zum Thema Management und Führung im Gesundheitswesen. Alfred Angerer ist Professor an der ZHAW für Management im Gesundheitswesen und der Gründer von Marktplatz Gesundheitswesen. Im Podcast interviewt er spannende Leute, mit welchen er die aktuellen Trends bespricht. Dabei blickt er in eine zukunftweisende Richtung, bei der Themen wie Digitalisierung und Prozessoptimierung nicht zu kurz kommen.

Der wachsende Online-Handel in der Schweiz bringt mehr Lieferverkehr in die Städte – und sorgt für mehr Stau, Luftverschmutzung und Lärm. Corona verstärkte diese Tendenz und es wird nicht weniger: Das Paketaufkommen steigt gemäss dem Bundesamt für Raumentwicklung bis 2040 um weitere 75 Prozent, der Güterverkehr wird in der Folge um 37 Prozent zulegen. Das neue Flagship-Projekt der Innosuisse will unter der Leitung der ZHAW diese Problematik angehen und Städte nachhaltig von dem immer grösseren Verkehrsaufkommen entlasten. Beteiligt sind am Projekt «Smart Urban Multihub Concept» Unternehmen wie H&M, Zalando oder IKEA, aber auch die Post Schweiz AG und Cargo Sous Terrain sind Projektpartner.

Kunden entscheiden über Erfolg

Die angestrebte Lösung sieht ein Zusammenspiel von drei Hubs vor. Aus einem Verteilzentrum ausserhalb der Stadt kommen Waren unterschiedlicher Händler in einen multifunktionalen Umschlagpunkt innerhalb des Staugürtels über Strasse, Schiene oder den «Cargo Sous Terrain»-Tunnel. Von dort werden sie in den Stadt-Quartieren in mehrere Micro-Hubs verteilt. «Heute fährt jeder Lastwagen einmal durch die Stadt und verteilt die Ware. Mit einem Hub in der Stadtmitte, von dem aus die Feinverteilung stattfindet, kann man viel besser bündeln», erklärt Maike Scherrer vom Institut für Nachhaltige Entwicklung der ZHAW, die die Leitung des Projekts innehat.

Ein Pilotprojekt soll in Zürich stattfinden, die Stadt ist ebenfalls Partnerin. In der Nähe des Hauptbahnhofs soll ein Multihub stehen, der so gestaltet ist, dass er unterschiedliche Güter aufnehmen kann. «Ziel ist, dass der Hub von vielen genutzt wird, wobei die Nutzer nur für die Fläche zahlen, die sie gerade belegen», so Maike Scherrer. Die letzte Meile zum Kunden soll dann durch Micro-Hubs in den Quartieren geschehen. Unterschiedliche Modelle werden dafür getestet. «Paketboxen können zum Beispiel in VBZ-Haltestellen integriert werden. Daneben könnten Quartierläden Micro-Hubs für andere sein. Auch die Idee eines mobilen Hubs wollen wir prüfen», erläutert die Projektleiterin. «Wichtig ist, dass die Distanz zur Wohnadresse möglichst kurz ist, damit die Paketempfänger zu Fuss zum Micro-Hub gehen.» Denn sicher ist: Ob das Konzept funktioniert, entscheiden schlussendlich die Kunden.

Digitales Rückgrat für alle

Ein digitales Rückgrat des Hub-Konzepts sorgt derweil im Hintergrund dafür, dass das Zusammenspiel der unterschiedlichen Anbieter funktioniert und Transparenz über jede einzelne Sendung besteht. «Dieses digitale Rückgrat integriert alle Informationen vom Sender bis hin zum Empfänger und ermöglicht so eine kundenindividuelle Kommunikation», erläutert Scherrer. Ein Algorithmus basierend auf künstlicher Intelligenz hilft dabei, die Sendungszuteilung auf unterschiedlichen Transportmitteln so zu organisieren, dass die Anzahl gefahrener Transportkilometer im Stadtgebiet so gering wie möglich gehalten wird. Auf einer Online-Auktionsplattform sollen zudem Versender freie Transportkapazitäten anbieten können, welche andere Versender mit zu wenig Liefermöglichkeiten ersteigern können.

Ein Teilprojekt widmet sich auch der Frage, wie die verschiedenen Projektpartner – wie H&M oder Zalando, aber auch die Post und DPD – trotz Konkurrenzsituation zusammenarbeiten, dieselben Hubs nutzen und ihre Ware gemeinsam versenden. CO2-Zertifikaten oder Nachhaltigkeitslabels könnten mögliche Anreize zur Kooperation sein. Ein umfangreiches Bewertungsraster soll künftig Städten helfen, geeignete Standorte für Verteilzentren zu finden und die Auswirkungen auf die soziale, ökologische und wirtschaftliche Nachhaltigkeit beurteilen zu können. Somit trägt das Flagship-Projekt einen gewichtigen Teil dazu bei, das Leben in Städten lebenswerter und damit attraktiver zu gestalten.

Medienstelle ZHAW
Bildquelle: ZHAW

Jede grössere Stadt kennt das Problem: Knotenpunkte, wo es immer wieder zu Staus und Verzögerungen kommt. Ingenieure und Behörden entwickeln für jede Tageszeit und Verkehrsaufkommen Signalpläne für die Steuerung komplexer Lichtsignalanlagen. Ziel ist es, für jede Tageszeit die bestmögliche Variante für alle Verkehrsteilnehmer zu finden. Bei Bedarf können durch eine Grünphasensteuerung beispielsweise Busse des öffentlichen Verkehrs oder Fussgänger priorisiert werden. Diese Art von Lichtsignalsteuerung ist seit 20-​30 Jahren Standard.

Christian Heimgartner (CEO) und Stefan Lämmer (CTO) von Lumisera gehen einen Schritt weiter und planen mit ihren selbstgesteuerten Lichtsignalanlagen den Verkehrsablauf von Sekunde zu Sekunde neu. Das heisst, die Schaltungen werden nicht im Voraus programmiert, sondern laufend an das Verkehrsaufkommen angepasst. Damit kann die Selbst-​Steuerung schnell und flexibel auf Verkehrssituationen reagieren.

Das übergeordnete Ziel ist noch dasselbe: Die Verkehrsteilnehmer sollen wenige Stopps und Wartezeiten haben, Staus minimiert werden. Aus allen Möglichkeiten wählt das patentierte Optimierungsverfahren jene Kombination aus, die minimale Wartezeiten und Stopps bestmöglich erreicht. Das System erlaubt eine Gewichtung einzelner Verkehrsteilnehmer – und dies tageszeitenunabhängig, da das Verkehrsaufkommen fortlaufend analysiert wird. Treten unvorhersehbare Verkehrssituationen ein (z.B. Umleitungen), passt sich die Steuerung automatisch an.

Kameras, Sensoren und Algorithmen

Für die fortlaufende Analyse des Verkehrsaufkommens und Optimierung der Steuerbefehle wird eine Technologie angewendet, die ursprünglich an der TU Dresden und am Lehrstuhl für Computational Social Science unter Beteiligung von Professor Dirk Helbing entwickelt und patentiert wurde. Zur Erfassung drücken Fussgänger wie bis anhin auf den Knopf bei der Ampel. Busse senden automatisch einen Infodatensatz an die Steuerung, und für den restlichen Verkehr gibt es sowohl Kameras als auch im Asphalt eingebaute Induktionsschlaufen. Die übermittelten Daten ergeben ein dynamisches Abbild des Verkehrsaufkommens, aufgrund dessen die Software die Lichtsignalanlagen steuert.

Die kontinuierliche Datenerfassung und der Optimierungsalgorithmus erfordern im Vergleich zu herkömmlichen Lichtsignalanlagen mehr Rechenkapazität. Diese liefert ein externer Prozessor, der losgelöst von der Anlage in der Zentrale oder auch vor Ort bedient werden kann. So sind jederzeit Softwareupdates und Erweiterungen möglich, unabhängig vom Lebenszyklus der Lichtsignalanlage.

Pilotprojekt Luzern

Die Stadt Luzern testete das System auf einem Strassenstück mit zwei Verkehrsknoten. Täglich verkehren dort 18'000 Fahrzeuge und rund 700 Busse. Infolge zahlreicher Arbeitsplätze in der Umgebung ist auch der Fuss-​ und Veloverkehr beträchtlich. Vor allem zu Spitzenstunden kam es zu Wartezeiten und Stau.
Strassenkreuzung mit Autos, Bus, Velos und Ampeln

Eine wissenschaftliche Analyse der Testphase im Januar 2020 durch das Institut für Verkehrsplanung und Transportsysteme (IVT) der ETH Zürich lieferte erfreuliche Resultate. Die Forscher verglichen die neue und die ursprüngliche Lichtsignalsteuerung. Für sämtliche Verkehrsteilnehmer verringerte sich die durchschnittliche Wartezeit an beiden Knotenpunkten – je nach Tageszeit sind die Einsparungen gar beträchtlich.

Die Selbst-​Steuerung hat sich hervorragend bewährt und inzwischen die alte Steuerung ersetzt. Weitere Anlagen sind in Planung.

Selbst-​gesteuert in die Zukunft

Selbst-​gesteuerte Lichtsignalanlagen haben abgesehen vom verbesserten Verkehrsfluss noch weitere Vorteile. So ist beispielsweise die aufwändige Vorkonfiguration von verschiedenen Signalplänen für diverse Tageszeiten hinfällig. Ebenso deuten erste Beobachtungen darauf hin, dass die Sicherheit für Fussgänger erhöht wird, da diese weniger oft bei Rot die Strasse überqueren. Wirklich interessant würde das System im Zusammenhang mit vernetztem oder autonomem Fahren, da dort die Fahrzeuge ständig Signale senden, die auch ohne Induktionsschlaufen vom System empfangen würden.

Das ist jedoch noch Zukunftsmusik. Im Moment konzentrieren sich Heimgartner und Lämmer auf die weitere Verbreitung selbst-​gesteuerter Anlagen. Zurzeit laufen zwei Projekte in der Schweiz sowie drei Projekte in Deutschland. Ein weiterer Bereich ihrer Tätigkeit umfasst die Erstellung von Verkehrsgutachten für Behörden, wofür sie auf viele Jahre Erfahrung in der Branche zurückgreifen können.

Autor: Karin Kelly, ETH Zürich
ETH-News
Bildquelle: Rolf Leeb, Redaktion «Strasse und Verkehr”, VSS, 2021

Eine Unterzuckerung kommt bei einem Diabetiker meist nicht zufällig. Genauso wenig wie ein Börsenkurs ohne Grund abstürzt. Zumindest theoretisch ist deshalb auch beides vorhersehbar. In der Praxis gelingen derartige Prognosen bisher allerdings nur in den seltensten Fällen. Wenn Alexander Marx mit seinem Projekt Erfolg hat, wird sich das für Kinder mit Typ 1 Diabetes in Zukunft aber ändern: «Wir arbeiten an Vorhersagemodellen, die frühzeitig erkennen sollen, ob in der Nacht eine Unterzuckerung droht», erklärt der Fellow am ETH AI Center. «Wenn sich Kinder am Tag stark körperlich betätigen, kann ihr Blutzuckerspiegel im Schlaf unter eine kritische Schwelle fallen. Mit einem verlässlichen Prognosemodell liesse sich dieses Risiko vermeiden.»

Ursache-​Wirkungs-Netzwerke sichtbar machen

Marx befasst sich mit dieser Fragestellung in der Forschungsgruppe für medizinische Datenwissenschaften von Julia Vogt. «Ich komme mehr aus der theoretischen Ecke und habe bisher vor allem mit künstlich erzeugten Daten gearbeitet. Das AI Center hat den Anspruch, Theorie und Praxis zusammenzuführen. Das finde ich spannend. Ich muss jetzt die theoretischen Konzepte auch mit realen Daten zum Funktionieren bringen.»

Sein wissenschaftliches Rüstzeug hat sich Marx an der Universität des Saarlandes im deutschen Saarbrücken erarbeitet. Nach einem Masterabschluss in Bioinformatik befasste er sich am dort ansässigen Max Planck Institut für Informatik im Rahmen seiner Doktorarbeit mit Causal Discovery. Mit diesen statistischen Methoden lassen sich aus Beobachtungsdaten sogenannte kausale Graphen erstellen, die Ursache-​Wirkungs-Netzwerke sichtbar machen.

Aus Zusammenhängen Vorhersagen ableiten

Dabei werden beispielsweise aus Umfragedaten alle Faktoren eruiert, bei denen ein Wirkungszusammenhang mit einer bestimmten Grösse vermutet wird. Ein allgemeines Beispiel wäre die Abhängigkeit des Einkommens einer Person von Alter, Wohnort, Geschlecht, Bildung, Zivilstand oder Kinderzahl. Auf Basis der gefundenen Zusammenhänge können dann Vorhersagen für Personen, die nicht befragt wurden, gemacht werden. Dafür müssen nicht einmal die gesamten Abhängigkeitsketten bekannt sein, wie Marx präzisiert. Es reicht, die kleinste Menge an Faktoren zu eruieren, die für eine Prognose ausreicht.

Von den synthetischen Daten in die klinische Realität

Marx hat mit diesen Methoden und mit Unterstützung von künstlicher Intelligenz unter anderem anhand von simulierten Daten untersucht, wie die Aktivitäten von etwa 500 selektierten Genen in einer menschlichen Zelle zusammenhängen. Im Idealfall kann man diese Verfahren in Zukunft so skalieren, sodass sie alle rund 25'000 Gene einer Zelle miteinbeziehen können. Derartige Computer-​Analysen von Gennetzwerken würden der biologischen und der medizinischen Forschung einfach und schnell ein umfassendes Verständnis der Vorgänge in einer Zelle eröffnen. Um das Gleiche mit Laborexperimenten zu erreichen, wäre ein enormer Aufwand nötig. Es müsste nämlich jedes Gen einzeln mit gentechnologischen Werkzeugen abgeschaltet und dann die Auswirkungen auf die Aktivität aller anderen Gene gemessen werden.

Für die Projekte, die Marx am AI Center in Angriff nimmt, muss er die Causal-​Discovery-Methoden auf ein neues Komplexitätsniveau heben. Anstelle von vollständigen Beobachtungsdatensätzen oder synthetischen Daten, wie bei der Genexpression, arbeitet er jetzt mit echten Daten aus der klinischen Praxis. Das macht die Aufgabenstellung markant schwieriger, wie der Informatiker schon bald festgestellt hat: «In der Realität fehlen häufig einzelne Informationen, Messwerte oder ganze Datensätze und die Erhebung unterscheidet sich auch immer von Spital zu Spital und manchmal sogar von Arzt zu Arzt.»

Nicht-​relevante Korrelationen eliminieren

Die klinischen Daten, die Marx für sein Vorhersagemodell in Zusammenarbeit mit Ärztinnen und Ärzten des Universitäts-​Kinderspital beider Basel (UKBB) auswertet, enthalten unter anderem Zeitreihen der Pulsfrequenz und des Blutzuckerspiegels sowie Informationen zu physischen Aktivitäten, zur Kalorienaufnahme, zu Insulininjektionen und zur Schlafqualität. In einem ersten Schritt geht es nun darum, die Daten zu filtern und allfällige Korrelationen, die nicht mit der Fragestellung zusammenhängen, aus dem Modell auszuschliessen.

Um künftig robuste und für einen behandelnden Arzt auch nachvollziehbare Prognosen abgeben zu können, muss die Anzahl der Faktoren nämlich möglichst tiefgehalten werden. So oder so lässt sich heute noch nicht vorhersagen, ob das Modell in der Praxis erfolgreich sein wird: «Wir stossen mit unserem Projekt in Bereiche vor, die wir mit den zur Verfügung stehenden Methoden bisher noch nicht beherrschen.»

Naturnähe, Berge und Klettergemeinschaften

Erfolgreich gelungen ist dem Nachwuchsforscher in jedem Fall sein Start in Zürich: «Als ich im Herbst zum ersten Mal hierherkam, habe ich mich sehr schnell wohlgefühlt. Die Stadt ist sehr schön und man ist in kurzer Zeit in den Bergen.» Die Nähe zu Natur und Bergen gefallen dem passionierten Sportkletterer besonders. «Beim Klettern kann ich abschalten. Meine Gedanken sind dann ganz auf die Griffe fokussiert. Dazu kommt die Gemeinschaft. Ich unternehme gerne etwas mit anderen zusammen.» In Saarbrücken war er noch weit weg von den Bergen und hat darum vor allem in der Halle Bouldern betrieben. Jetzt freut er sich darauf, von Zürich aus auch öfter im alpinen Gelände unterwegs sein zu können.
Äusserst international und interdisziplinär

Ebenso gut wie in der Stadt Zürich und in ihrer Umgebung gefällt es Marx auch am AI Center: «Das Center ist ausserordentlich international. Dazu kommt die Vielfalt der Fachgebiete. Es ist beeindruckend und inspirierend, wenn man im Alltag ganz selbstverständlich mit Koryphäen aus unterschiedlichen Wissenschaftsdisziplinen auf Augenhöhe diskutieren kann.»

Die Interdisziplinarität des AI Center beschränkt sich aber nicht auf soziale Kontakte. Marx hat zusätzlich zur Bioinformatikerin Julia Vogt mit Peter Bühlmann einen Co-​Mentor, der auf hochdimensionale Statistik spezialisiert ist, mit der sich Datensätze untersuchen lassen, in denen jedem Objekt viele Merkmale zugeordnet sind. Dazu gehören auch die Diabetikerdaten, die Marx analysiert. Zudem besteht auch eine institutionalisierte Zusammenarbeit mit der Gruppe für biomedizinische Informatik von Gunnar Rätsch, der an der Schnittstelle von Machine Learning und Bioinformatik forscht.

Aus unterschiedlichen Datenquellen lernen

Marx ist denn auch selbst nicht nur in einem Themengebiet aktiv. In einem anderen Projekt beschäftigt sich mit dem sogenannten multimodalen Lernen. Hier geht es darum, in Daten aus unterschiedlichen Quellen Gemeinsamkeiten zu finden. Dadurch sollen etwa die Ergebnisse einer PET (Positronen-​Emissions-Tomographie), welche Anomalien im Stoffwechsel von Geweben dreidimensional sichtbar macht, mit den Ergebnissen einer röntgenbasierten CT (Computertomographie) kombiniert werden, die Anomalien in den Gewebedichten schichtweise zum Vorschein bringt.

Eine durch Machine Learning automatisierte Kombination der Analyse der beiden Bildgebungsverfahren könnte die Tumordiagnostik entscheidend weiterbringen. Die Vision ist ein KI-​System, das in den zwei Datensätzen die Gemeinsamkeiten findet und daraus zuverlässige Diagnosen und Prognosen ableitet.

Erste Erfahrungen als Dozent sammeln

Aktuell freut sich der Jungakademiker auf seine erste Vorlesung, die er in diesem Sommersemester gemeinsam mit Kollegen aus dem AI Center hält: «Die Zusammenarbeit mit Studierenden hat mir schon immer viel Spass gemacht und die Master-​Studentinnen und -​Studenten an der ETH haben ein sehr hohes Niveau. Aus den Diskussionen kann ich immer wieder Inputs mitnehmen, über die ich selbst noch nicht nachgedacht hatte.» Marx wird im Rahmen seines Fellowship also nicht nur seine wissenschaftlichen Fähigkeiten schulen, sondern auch erste Erfahrungen als Dozent sammeln können.

Über seine eigene Zukunft will Marx noch keine konkreten Prognosen wagen. «Nach den ersten Erfahrungen bin ich zuversichtlich, dass meine Zeit an der ETH mich auf beide Karriereoptionen – Wissenschaft und Industrie – gut vorbereitet.»

Autor: Daniel Meierhans, ETH Zürich
ETH-News
Bildquelle: ETH Zürich / Nicola Pitaro

Moderne Organisationsformen, digitale Technologien wie Virtual Reality oder künstliche Intelligenz sowie die Vernetzung von Abläufen und Daten können das Spital zu einem intelligenten System machen und Qualität und Effizienz steigern. Während dreieinhalb Jahren erforscht ein Konsortium unter der Leitung der ZHAW, wie sich diese Transformation zum Spital der Zukunft umsetzen lässt – zusammen mit vier weiteren Forschungspartnern, rund 20 Spitälern und 24 Industriepartnern. Das Forschungsprojekt «Smart Hospital – Integrated Framework, Tools & Solutions» (SHIFT) läuft bis Juni 2025. Es hat ein Gesamtbudget von 5,7 Millionen Franken und wird als Flagship-Projekt von Innosuisse, der schweizerischen Agentur für Innovationsförderung, unterstützt.

Wegweiser für die Digitalisierung

Die Spitäler sind die zentralen und kostenmässig grössten Akteure des Gesund-heitswesens. «Entsprechend haben wir hier einen besonders wirksamen Hebel, um die Potenziale der Digitalisierung besser zu erschliessen. Im Rahmen von SHIFT können wir gewissermassen eine Blaupause für die digitale Transformation des gesamten Gesundheitswesens entwickeln», erklärt ZHAW-Gesundheitsökonom Alfred Angerer, einer der zwei Co-Leiter des Forschungsprogramms.
Digitale Technologien helfen den Spitälern, Herausforderungen wie Kostendruck, demographischen Wandel oder höhere Qualitätsanspruche besser zu bewältigen. Ein Beispiel sind datenbasierte Prognosemodelle zur Vorhersage, Planung und Optimierung der Personaleinsatzplanung. Daneben können Sensoren und Apps etwa dazu beitragen, die körperliche Aktivität von Patientinnen und Patienten nach einem Eingriff zu fördern, und den Fachkräften entsprechende Daten zum Monitoring von Behandlungszielen zur Verfügung stellen.

Stärkung von Prävention und Früherkennung

«Das ‹Smart Hospital› zeichnet sich somit unter anderem durch eine proaktivere Betreuung der Patientinnen und Patienten aus und dadurch, dass der Mensch noch stärker im Mittelpunkt der Abläufe steht», sagt Sven Hirsch, Co-Leiter von SHIFT und Leiter des ZHAW Digital Health Labs. Mit der Digitalisierung werden generell die Möglichkeiten zunehmen, Erkrankungen früher zu erkennen oder gar zu vermeiden. «Mit ihrer Hilfe können wir die Behandlung zudem noch besser auf die Patientinnen und Patienten anpassen. So können wir zum Beispiel einzelne von ihnen früher aus der Klinik ins gewohnte Umfeld nach Hause entlas-sen und sie dennoch weiter behandeln», ergänzt Jens Eckstein, Internist am Universitätsklinikum Basel und Ärztlicher Leiter von SHIFT.
Das Forschungsprogramm beinhaltet drei Bereiche: Im ersten wird erforscht, wie sich die stationäre Behandlung im Spital und die ambulante Nachsorge von Patientinnen und Patienten zu Hause mit Hilfe digitaler Technologien nahtlos verknüpfen lassen. Im zweiten geht es um die Entwicklung von Lösungen zur weite-ren Stärkung der Handlungsfähigkeit von Personal und von Patientinnen und Patienten im Spitalalltag. Der dritte Bereich betrifft die Entwicklung effektiver und effizienter Spitalmanagementprozesse.

Breites Forschungsnetzwerk

Das Innosuisse-Flagship-Projekt SHIFT wird vom Winterthurer Institut für Gesundheitsökonomie der ZHAW School of Management and Law geleitet, zusammen mit einem interdisziplinären ZHAW-Team aus Informatik, Gesundheit, Da-tenanalyse sowie Prozessdesign. Neben dem Universitätsspital Basel, den Uni-versitäten Basel und Zürich, der FHNW sowie den beteiligten Spitälern tragen 24 Industriepartner zur Einbindung des Projekts in die Praxis bei. Die Innosuisse fördert mit der Flagship-Initiative Innovationen in Bereichen, die für einen gros-sen Teil von Wirtschaft und Gesellschaft relevant sind. SHIFT gehört zu den 15 Forschungsprojekten, die im Rahmen der Flagship-Ausschreibung 2021 bewilligt wurden.

Der Podcast «Marktplatz Gesundheitswesen» ist der Podcast zum Thema Management und Führung im Gesundheitswesen. Alfred Angerer ist Professor an der ZHAW für Management im Gesundheitswesen und der Gründer von Marktplatz Gesundheitswesen. Im Podcast interviewt er spannende Leute, mit welchen er die aktuellen Trends bespricht. Dabei blickt er in eine zukunftweisende Richtung, bei der Themen wie Digitalisierung und Prozessoptimierung nicht zu kurz kommen.

Alfred Angerers heutiger Podcast Gast Maximilian Grimm – Innovationsmanager am Kantonspital Baden (KSB) und Leiter des Health Innovation Hub – findet nun seit bereits drei Jahren Antworten darauf und wirkt aktiv an der Gestaltung des KSB hin zum smarten Spital mit. Stets von der Haltung getrieben: «Das Gesundheitswesen wird sich verändern und wir wollen wissen, in welche Richtung es geht». So geht es dem Innovationmanager (mit Background der BWL und Public Policy) in seinem Hub primär darum, nicht nur strategische Konzepte zu entwickeln und Innovationen als Luftschlösser zu betrachten, sondern diese auch aktiv und mit visionären und kompetenten PartnerInnen im Spital voranzutreiben. Dafür wird im Rahmen von innovativen Projekten mit Start-ups, ForschungspartnerInnen und Co zusammengearbeitet, mit dem Ziel, ein besseres Spital zu werden, Synergien aufzubauen und auch von anderen zu lernen.

Hören Sie in diese Podcast-Episode und erfahren sie mehr darüber, wie das KSB mit dem Health Innovation Hub zum smarten Spital der Zukunft transformiert und welche Tipps Maximilian Grimm teilt, um den Weg hin zu einem besseren Gesundheitswesen zu ebnen.

Der Podcast «Marktplatz Gesundheitswesen» ist der Podcast zum Thema Management und Führung im Gesundheitswesen. Alfred Angerer ist Professor an der ZHAW für Management im Gesundheitswesen und der Gründer von Marktplatz Gesundheitswesen. Im Podcast interviewt er spannende Leute, mit welchen er die aktuellen Trends bespricht. Dabei blickt er in eine zukunftweisende Richtung, bei der Themen wie Digitalisierung und Prozessoptimierung nicht zu kurz kommen.

Den Anlass eröffnete Regierungsrätin Carmen Walker Späh und begrüsste das hochkarätige Publikum - Stakeholder aus dem Innovationsbereich, Repräsentanten der Zürcher Hochschulen, Vertreterinnen und Vertreter innovativer Startups - im Innovationspark in Dübendorf zum Launch von Innovation Zurich.

Gregory Hitz, Gründer von Sevensense, gab spannende Einblicke in das junge Unternehmen. Die Technik von Sevensense ermöglicht es Robotern sicher und autonom in dynamischen Räumen zu navigieren, sowohl im Innen- als auch im Aussenbereich. Die Kerntechnologie von Sevensense basiert auf Computer Vision und KI-Techniken, die aus über 15 Jahren Forschung an der ETH Zürich stammen.

Philippe Monnier, Verwaltungsratspräsident von WayRay, erzählte im Anschluss wie das angesiedelte Unternehmen seinen Weg nach Zürich fand. WayRay entwickelt ein selbstfahrendes Auto mit direkt integriertem True AR-Inhalt. Die Passagiere erleben so während der Fahrt das Metaversum, eine realitätsnahe virtuelle Umgebung, die nur mit der Deep Reality Display-Technologie von WayRay möglich ist.

Nach den beiden Speakern folgte ein Interview mit Fabian Streiff, Leiter der Standortförderung, der die neulancierte Plattform Innovation Zurich vorstellte, welche Orientierung schaffen und die Vernetzung über die Branchen hinweg stärken soll. Zudem stellte er die neuen strategischen Schwerpunkte der Standortförderung vor.

Den Abschluss machte eine Diskussion zum Thema «Wie kann Vernetzung und Zusammenarbeit zu Innovation führen?» mit Elisabeth Stark (UZH), Carolin Holland (SAAM), Thomas Ackermann (SICTIC), Gregory Hitz und Fabian Streiff statt, dabei standen Erfolgsgeschichten, Erfahrungen und Erwartungen im Zentrum.

Anschliessend konnten sich die Gäste beim Netzwerkapéro vernetzen und gleichzeitig Demos aus den Bereichen Smart Systems und Digital Health testen. Es gab spannende Innovationen und innovativen Projekten von KYBURZ Switzerland AG, ddrobotec, Limbic Life, ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften und dem Robotik-Team «Highland-Lynxes» aus dem Zürcher Oberland zu bestaunen.