Dank der Demokratisierung von Technologien wie Sequenzierung, Bildgebung, tragbaren Geräte und Sensoren explodiert die Menge der Gesundheitsdaten und stellt die Daten vieler anderer Branchen in den Schatten. Der menschliche Körper hat etwa drei Milliarden DNA-Basenpaare, 20’000 kodierte Proteine und etwa 37 Billionen Zellen. Um diese Komplexität zu verstehen, ist maschinelles Lernen erforderlich, genauso wie die Erforschung dessen, wie die Milliarden chemischer Verbindungen im Universum mit dem Körper interagieren, um wertvolle Medikamente zur Behandlung seiner Krankheiten zu finden.
Auch wenn es noch zu früh ist, um vorherzusagen, wie radikal und tiefgreifend sich die KI auf das Gesundheitswesen auswirken wird, können wir bereits erste Resultate in der Arzneimittelforschung und Diagnostik sehen.
Die Forschung nach Medikamenten
Bis ein neues Medikament nach klinischen Versuchen auf den Markt kommt, dauert es heute durchschnittlich 10 Jahre, kostet über 1 Milliarde Dollar und hat eine Erfolgschance von weniger als 10 Prozent. Die KI kann dazu beitragen, diese wesentlich zu verbessern, indem sie die Dauer verkürzt und damit die Kosten für die Vermarktung eines neuen Medikaments senkt, die Erfolgschancen erhöht und die Wissenschafter und Wissenschafterinnen bei der Suche nach neuen biologischen oder therapeutischen Zielen unterstützt.
Rose Nguyen ist Investment Manager bei Baillie Gifford.
Das US-amerikanische Biotech-Unternehmen Relay Therapeutics beispielsweise kann Millionen kleiner chemischer Moleküle virtuell screenen, um die besten Treffer gegen bestimmte Krankheitsziele zu finden. Ohne KI müsste das Unternehmen langwierige manuelle Tests durchführen, die eine viel längere Vorlaufzeit erfordern. Ausserdem kann die Rückkopplungsschleife eines Unternehmens mit zunehmendem Volumen seiner proprietären Daten an Geschwindigkeit gewinnen, was ihm einen Wettbewerbsvorteil gegenüber seinen Mitbewerbern verschafft.
KI kann auch die Erfolgswahrscheinlichkeit bei der Markteinführung neuer Medikamente erhöhen. Sie kann historische Daten analysieren, um vorherzusagen, welche Kandidaten mit grösserer Wahrscheinlichkeit erfolgreich sein werden und welche eher scheitern. Dies hilft den Unternehmen bei der Optimierung ihrer Arzneimittelmoleküle und ermöglicht es ihnen, in einem früheren Entwicklungsstadium «schneller zu scheitern».
Das US-amerikanische Biotech-Unternehmen Recursion wendet beispielsweise KI zusätzlich zu diesen Daten an und nutzt sie, um die Zellbiologie zu verstehen, neue Krankheitsziele zu entdecken und nach Arzneimittelkandidaten zu suchen. Es befindet sich derzeit in der klinischen Phase und hat mehrere Kandidaten in Phase eins und zwei der Entwicklung. Möglicherweise befinden wir uns jetzt an der Schwelle zur Umsetzung des Potenzials der KI-gestützten Arzneimittelforschung in tatsächliche Arzneimittel für Patienten und Patientinnen.
KI und Krebs
KI ist eine weitreichende Technologie, die potenziell viele Bereiche des Gesundheitswesens verändern kann, darunter auch Krebs. Das Biotechnologieunternehmen Moderna ist vielen durch seinen erfolgreichen Covid-19-Impfstoff ein Begriff. Kürzlich hat das Unternehmen für die Suche nach einem personalisierten Krebsimpfstoff künstliche Intelligenz eingesetzt. Es sequenziert Tumorzellen, nutzt maschinelles Lernen, um 34 spezifische Antigene (Krankheitsmarker) zu finden, und entwirft dann einen optimierten mRNA-Impfstoff, um das körpereigene Immunsystem auf deren Bekämpfung zu trainieren. Die ersten Daten sind bereits sehr ermutigend und deuten auf eine potenziell erhebliche Verbesserung der Patientenversorgung hin.
Breite Anwendungsbereiche im Gesundheitswesen
Medizinische Bilddateien, die von Maschinen wie Röntgenstrahlen, CT-Scans, MRTs und PET-Scans erzeugt werden, sind ebenfalls ein wichtiger Bereich, in dem KI eingesetzt werden kann.
Viele Unternehmen versuchen, KI zu nutzen, um CT-Scans zu untersuchen, Krankheitszeichen zu erkennen oder Bereiche für eine weitere Untersuchung durch einen Radiologen oder Pathologen zu signalisieren. Auf diese Weise kann KI die Arbeitsbelastung der Ärztinnen verringern, ihre Produktivität erhöhen und die Genauigkeit ihrer Diagnosen verbessern.
Es gibt auch einen Trend zu mehr robotergestützten Operationen. Das Unternehmen Intuitive Surgical zum Beispiel kann die Art und Weise, wie Operationen durchgeführt werden, in vielen Bereichen radikal verändern. Mithilfe von Roboterarmen können Chirurgen Eingriffe per Fernsteuerung durchführen und den Patientinnen bessere und sicherere Ergebnisse liefern.
Eine der grössten Herausforderungen in der Chirurgie ist, dass das Ergebnis davon abhängt, wer die Operation durchführt. KI kann aber auch eingesetzt werden, um zu eruieren, wie eine Chirurgin einen Eingriff im Vergleich zu einer anderen Chirurgin durchführt, um Operationen unter Ärzten und Krankenhäusern zu standardisieren, was die Ergebnisse für die Patientinnen und Patienten erheblich verbessern kann.
Die Technologie hat auch prosaischere Anwendungen: Viele Unternehmen nutzen KI, um Krankenhäusern und Arzneimittelherstellern zu helfen, effizienter zu arbeiten. Ein solches Unternehmen ist Doximity, das eine Software namens Doximity GPT entwickelt hat, die Chat GPT und umfassende Sprachmodelle nutzt, um Ärzten bei der Verringerung des administrativen Aufwands zu helfen.
Dessen KI-Schreibassistent hilft Ärztinnen beim Verfassen von Patientenbriefen und Versicherungsanträgen oder bei der Zusammenfassung von Patientengesprächen. Es überrascht nicht, dass diese administrativen Funktionen bei den Ärztinnen und Ärzten immer beliebter werden und an Bedeutung gewinnen.
Steigerung des Potenzials im gesamten Gesundheitswesen
KI ist eine der entscheidenden Technologien, die die Innovation im Gesundheitswesen vorantreiben. Viele interessante Unternehmen verbinden numerische Fähigkeiten mit wissenschaftlichem Verständnis, um bessere Gesundheitslösungen zu finden. Dies hat das Potenzial, beträchtliche Investitionsmöglichkeiten zu erschliessen und gleichzeitig einen bedeutenden Einfluss auf die Ergebnisse für die Patienten und Patientinnen zu haben.
