­6G im OP: Wie intelligente Netze die Medizin revolutionieren könnten

In vielen modernen Krankenhäusern läuft Digitalisierung trotz knapper Kassen auf Hochtouren: Hochauflösendes Patienten-Monitoring in Echtzeit, videobasierte Visiten aus der Ferne oder gar komplexe, ferngesteuerte chirurgische Eingriffe mithilfe von OP-Robotern machen die Medizin immer vernetzter. Diese datenintensiven Dienste im klinischen Alltag verlässlich und zeitgleich abzuwickeln, kann herkömmliche Telekommunikationsnetze überfordern. Das Problem liegt meist nicht bei mangelnder Bandbreite insgesamt, sondern bei der Verteilung der Rechenleistung.

Bislang steht diese im Krankenhaus nicht immer dort zur Verfügung, wo sie im jeweiligen Moment am dringendsten gebraucht wird. Bei einer kritischen Teleoperation können verzögerte Datenströme oder minimale Unterbrechungen fatale, lebensbedrohliche Konsequenzen haben. Ein interdisziplinäres Forschungsteam der Technischen Universität München (TUM) hat nun in einer Studie untersucht, wie die kommenden Mobilfunknetze der sechsten Generation (6G) dieses Dilemma lösen könnten: Durch dynamische, intelligente Verteilung von Rechenkapazitäten im laufenden Betrieb gelingt es laut der Untersuchung, die Effizienz deutlich zu steigern und bis zu 40 Prozent mehr medizinische Anwendungen gleichzeitig ausfallsicher zu betreiben.

Mathematisches Optimierungsmodell

Im Kern beruht der neue Ansatz auf dem Konzept des sogenannten In-Network Computing in Kombination mit flexibler Migration von Softwarefunktionen. Medizinische Anwendungen werden dabei in modulare Bausteine zerlegt, die flexibel im gesamten Netzwerk platziert werden können. Die zentrale Frage, die das System in Sekundenbruchteilen beantworten muss, lautet dabei: Wo wird eine bestimmte Anwendung am besten ausgeführt? Zur Auswahl stehen dafür verschiedene Ebenen: direkt an den Medizingeräten am Krankenbett, auf einem lokalen Server im Operationssaal, an einem nahegelegenen regionalen Netzknoten oder in einem entfernten Rechenzentrum.

Rein physikalisch gilt: Je näher die Datenverarbeitung am Behandlungsort stattfindet, desto geringer sind die Latenzzeiten und desto zuverlässiger lässt sich hohe Übertragungsgeschwindigkeit erreichen. Doch würde jede Applikation pauschal direkt im OP verarbeitet, wäre dessen Hardware im Nu überlastet.

Genau hier setzt das mathematische Optimierungsmodell der TUM-Wissenschaftler an. Es berechnet kontinuierlich im Hintergrund, welche Anwendungen gerade aktiv sind, welche Priorität sie besitzen und welche Ressourcen im Gesamtnetz verfügbar sind. Daraufhin verlagert es Softwareprozesse dynamisch dorthin, wo sie in aktuell den größten Nutzen stiften und die geringsten Migrationskosten verursachen.

Vorausschauende Algorithmen

Für die Praxis würde das Verfahren eine neue Form der Flexibilität im Mobilfunknetz bedeuten. Bisherige Netze transportieren Daten vor allem starr von einem Punkt zum anderen. Künftige 6G-Netze müssen jedoch mitdenken und eigenständig Prioritäten setzen. Wenn etwa ein chirurgischer Eingriff Priorität verlangt, schaufelt das Netz automatisch Ressourcen frei, indem es weniger zeitkritische Prozesse wie die digitale Dokumentation oder logistische Verwaltungsaufgaben auf weiter entfernte Server im Hintergrund verschiebt.

Um diese Aufgabe in Echtzeit bewältigen zu können, haben die Wissenschaftler neben einem exakten mathematischen Modell auch einen maßgeschneiderten Algorithmus entwickelt. Dieser soll vorausschauend arbeiten und die Qualitätsstufen der einzelnen Dienste im Millisekundentakt anpassen.

In umfangreichen Computersimulationen, die auf realen klinischen Szenarien basieren, hat das Team die Effizienz dieser Methode bestätigt: Selbst bei stark begrenzten Hardware- und Netzkapazitäten stieg die Zahl der erfolgreich bereitgestellten medizinischen Dienste um knapp 40 Prozent. Die Beteiligten wollen nun in weiteren Tests unter realen klinischen Bedingungen ausloten, ob ihr Mechanismus tatsächlich als Fundament für flächendeckende digitale Gesundheitsversorgung taugt.

(ds)