ETIM 2018: Big Data und künstliche Intelligenz für evidenzbasierte Entscheidungen im Gesundheitswesen und bei der Medikamentenentwicklung

ETIM 2018: Big Data und künstliche Intelligenz für evidenzbasierte Entscheidungen im Gesundheitswesen und bei der Medikamentenentwicklung

Künstliche Intelligenz ist in der Medizin nicht einfach zu implementieren. Sie bietet aber vielfältige Chancen – von günstigeren Medikamenten über bessere Medikamentensicherheit bis hin zur personalisierten Medizin.

  • Datum:
    23.03.2018
  • Autor:
    ska/aca
  • Sprecher:
    Dr. Friedrich von Bohlen und Halbach
  • Quelle:
    ETIM 2018

Die Verfügbarkeit und die Möglichkeit der Auswertung großer Datenmengen werden sowohl die Entscheidungen in der Medizin als auch die Entwicklung von Arzneimitteln revolutionieren. Davon zeigte sich Dr. Friedrich von Bohlen und Halbach in seinem Vortrag auf dem ETIM-Kongress überzeugt. Dabei ist die Entwicklung von Algorithmen im Bereich der Medizin wesentlich komplexer als bei Brettspielen wie Schach oder Go, so der Geschäftsführer der Molecular Health GmbH.

Keine festen Regeln

Das Problem ist, dass es in der Medizin keine endliche Menge an Daten und keine fest definierten Regeln gibt. Täglich kommen Unmengen von neuen Daten hinzu. Regeln sind aufgrund neuer Forschungsergebnisse einem ständigen Wandel unterlegen und in vielen Fällen noch gar nicht bekannt. Die künstliche Intelligenz (KI) kann unter diesen Bedingungen nur teilweise funktionieren.

Der Ansatz der Molecular Health GmbH ist laut Bohlen und Halbach eine Datenbank, in die medizinische Daten aus verschiedenen Quellen integriert sind. „Hier werden Daten aus wissenschaftlichen Publikationen, klinischen Studien und genetischen Analysen sowie Daten zu Medikamenten- oder Proteininteraktionen und biologischen Signalwerten aufgenommen und kuratiert“, erklärte Bohlen und Halbach. Auf der Grundlage dieser Datenbank können Ärzte Genomdaten auswerten lassen oder Informationen zu möglichen Ansatzpunkten für Medikamente erhalten.

Günstigere Arzneimittelentwicklung

Die KI kann nach Ansicht von Bohlen und Halbach in Zukunft dabei helfen, die Entwicklungskosten für Arzneimittel zu senken, indem sie die Entwicklungsphase verkürzt. Damit sind ein längerer Patentschutz und damit theoretisch auch geringere Medikamentenkosten möglich.

Zudem können Algorithmen dafür genutzt werden, den Ausgang klinischer Studien vorherzusagen. Im Idealfall können so schon im Rahmen der Medikamentenentwicklung mehrere Versionen einer Studie entworfen werden, erklärte Bohlen und Halbach. Die Version mit der größten Erfolgswahrscheinlichkeit kann dann in die Tat umgesetzt werden.

Eine weitere Möglichkeit für die Medikamentenentwicklung bietet die KI, indem sie durch die Analyse von Nebenwirkungen neue Einsatzmöglichkeiten für bestehende Medikamente finden kann. So ist laut Bohlen und Halbach für Betablocker beispielsweise ein möglicher Einsatz als Tumortherapeutikum gefunden worden.

Außerdem wird es in Zukunft nur noch wenige sogenannte „Blockbuster-Medikamente“ geben. Die Entwicklung wird sich dagegen eher in Richtung spezifisch wirksame Medikamente bewegen. Diese bezeichnete Bohlen und Halbach als „new orphan drugs“. Das heißt, es wird künftig wohl nicht mehr eine einzige Behandlung für Lungenkrebs geben. Vielmehr wird es vermutlich auf die speziellen genetischen Veränderungen in jedem spezifischen Patientenfall ankommen, für den dann eine eigene Medikation benötigt wird.

Mehr Sicherheit durch künstliche Intelligenz

Nicht zuletzt bietet die KI auch die Möglichkeit, Medikamenteninteraktionen vorherzusagen. So können diese möglicherweise vermieden werden, bevor sie überhaupt auftreten. Damit kann die KI Bohlen und Halbach zufolge zu einer größeren Medikamentensicherheit beitragen. Bei Medikamenten, bei denen die Wirkungsweise noch nicht klar ist, kann die KI zudem bei der Aufklärung von Zusammenhängen helfen.

Die Grundlage für selbstlernende Algorithmen und künstliche Intelligenz sind stets die zugrundeliegenden Daten. Diese müssen umfassend, vollständig, aktuell und korrekt sein. Im medizinischen Bereich treffen diese Voraussetzungen in besonders vielen Fällen nicht zu. Daher ist eine Kuratierung der Daten besonders wichtig. Dies manuell durchzuführen ist ob der schieren Menge an Daten allerdings fast unmöglich. Hier kommt die KI ins Spiel, die die Datenkuratierung unterstützen kann.

Medizin der Zukunft

Die Integration klinischer in molekulare Patientendaten wird in Zukunft eine große Rolle spielen, ist sich Bohlen und Halbach sicher. Bisher werden diese Daten immer separat betrachtet.

Außerdem wird aktuell wird bei der medizinischen Versorgung noch stets für eine bestimmte Leistung bezahlt. Künftig wird auch das Ergebnis medizinischer Behandlungen für die Bezahlung eine größere Rolle spielen, wie Bohlen und Halbach vorhersagt. In den USA führte dies bereits zu einem erneuten Aufkommen von sogenannten „provider sponsored health plans“, bei denen große Krankenhauskonzerne Versicherungen anbieten und so auch ein monetäres Interesse an einer nachhaltigen Gesundung des Patienten haben. Schaffen es die Krankenhäuser, ihre Patienten langfristig gesund zu halten, so lassen sich über die Versichertenbeiträge höhere Gewinne erzielen. Damit entsteht für die Krankenhäuser ein direkter finanzieller Anreiz, ein möglichst gutes Behandlungsergebnis zu erzielen.

FAZIT

Die künstliche Intelligenz und Big Data werden nach Ansicht von Bohlen und Halbach im Medizinbereich künftig eine große Rolle spielen. Denn sie machen die Entwicklung und den Einsatz von Medikamenten nicht nur kostengünstiger, sondern auch sicherer. Die Zukunft sieht Bohlen und Halbach in einer personalisierten, klinisch-molekular gesteuerten, IT-zentrierten und ergebnisbasierten Medizin.