Die Pharmaindustrie zählt zu den Bereichen, die stark von den Fortschritten der künstlichen Intelligenz profitieren könnten. Die Technologie hat das Potenzial, die Gesundheitsindustrie grundlegend zu verändern. Die Systeme, die auf Basis grosser Datenmengen lernen, Muster erkennen und Entscheidungen unterstützen oder automatisieren, haben in der Medizin von der Diagnosestellung über Therapieplanung bis hin zur Prozessoptimierung Potenzial.
Angesichts steigender Patientenzahlen, komplexerer Krankheitsbilder und wachsender Datenmengen wird KI zu einem entscheidenden Werkzeug, um die Qualität der Versorgung zu verbessern und Ressourcen effizient einzusetzen.
Die Evolution bisher
Seit 2010 hat sich der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen rasant weiterentwickelt. Anfangs lag der Fokus auf der Analyse medizinischer Bilddaten, um Diagnosen zu unterstützen. Ab 2015 wurden KI-gestützte Roboterchirurgie-Systeme wie das da Vinci Surgical System verstärkt eingesetzt, um präzisere Eingriffe zu ermöglichen. 2017 folgten KI-basierte administrative Tools, die Aufgaben wie Terminplanung und Abrechnung automatisierten. Ab 2019 gewann die personalisierte Medizin an Bedeutung, indem KI genetische Daten analysierte, um individuelle Behandlungspläne zu erstellen. Ein weiterer Meilenstein war der Durchbruch von DeepMind (Alphabet-Tochterfirma) mit der Software AlphaFold im Bereich des Protein-Foldings, welche 2020 die präzise Vorhersage dreidimensionaler Proteinstrukturen ermöglichte und damit völlig neue Möglichkeiten für Wirkstoffentwicklung, Krankheitsforschung und personalisierte Therapien eröffnete. 2021 kamen KI-gestützte virtuelle Gesundheitsassistenten hinzu, die Patient:innen bei der Verwaltung ihrer Gesundheit unterstützten. 2023 erlebte die Integration von KI in Echtzeit-Diagnostik und Telemedizin einen Durchbruch, was die Qualität der Fernbehandlung erheblich verbesserte.
Langfristige Anwendungsbereiche
KI findet in der Gesundheitsbranche vielfältige Anwendungen. In der Diagnostik unterstützt sie beispielsweise Radiologen oder Pathologen bei der Analyse von Bilddaten wie MRTs, CTs oder Röntgenaufnahmen. Algorithmen können Auffälligkeiten schneller und oft präziser erkennen als das menschliche Auge, etwa bei Krebsfrüherkennung oder der Erkennung seltener Erkrankungen. Beim Brustkrebs ist KI mit 94.5% Genauigkeit dem Pathologen mit 88.4% bereits klar überlegen. Auch bei der Chirurgie sind KI-gestützte Roboter im Einsatz, welche die Prozedur-Effizienz sowie die Nebenwirkungen verbessern.
In der Therapieplanung und personalisierten Medizin analysiert KI genetische Informationen, Patientendaten und klinische Studien, um individuell angepasste Behandlungsempfehlungen zu erstellen. So können Ärzte gezielter Medikamente auswählen oder Dosierungen optimieren.
Auch in der Prozessoptimierung innerhalb von Kliniken und Praxen spielt KI eine Rolle. Sie hilft bei der Verwaltung von Terminen, der Planung von Operationen oder der Vorhersage von Patientenströmen, wodurch Ressourcen effizienter genutzt werden.
Nicht zuletzt beschleunigt KI die Forschung und Entwicklung neuer Therapien. Algorithmen unterstützen die Wirkstoffentdeckung, simulieren klinische Studien und identifizieren potenzielle Wirkstoffkandidaten schneller als traditionelle Methoden.
Das Potenzial von künstlicher Intelligenz
Der Einsatz von KI bietet zahlreiche Vorteile: Diagnosen können schneller und präziser gestellt werden, was die Behandlungsergebnisse verbessert. Klinische Abläufe werden effizienter, die Kosten für Personal und Ressourcen können gesenkt werden. KI ermöglicht ausserdem eine personalisierte Medizin, die auf den individuellen Patienten zugeschnitten ist. Womöglich kann die Forschung und Entwicklung verbessert und beschleunigt werden. Langfristig kann dies die Patientenzufriedenheit erhöhen und die Lebensqualität verbessern. Im besten Fall können auch die Gesundheitskosten längerfristig gesenkt werden.
Die Herausforderungen und Risiken
Trotz der Vorteile gibt es auch Herausforderungen. Der Schutz sensibler Patientendaten ist zentral, da KI grosse Mengen personenbezogener Informationen verarbeitet. Zudem ist oft unklar, wie komplexe KI-Algorithmen zu ihren Entscheidungen kommen – das sogenannte „Black-Box“-Problem. Regulatorische Hürden und Zulassungsfragen erschweren die Einführung neuer KI-Lösungen. Auch die Akzeptanz bei Ärzten, Pflegepersonal und Patient:innen ist entscheidend, da Vertrauen in die Technologie essenziell für den erfolgreichen Einsatz ist. Zudem muss erwähnt werden, dass die ersten klinischen Resultate KI-entworfener Moleküle hinter den Hoffnungen zurückbleiben, die aktuell am weitesten fortgeschrittenen Assets erst in Phase 1 oder 2 stehen (von insgesamt 3 Phasen), also noch einen weiten Weg zu einer möglichen Marktzulassung haben.
Die Zukunftsaussichten
Die Zukunft der KI im Gesundheitswesen ist vielversprechend. Telemedizinische Anwendungen, Wearables und mobile Gesundheitsdaten werden zunehmend mit KI kombiniert, um präzisere Diagnosen und prädiktive Analysen zu ermöglichen. Künftige Entwicklungen könnten eine noch stärkere Integration von KI in die Präventivmedizin und die frühzeitige Risikoeinschätzung von Krankheiten bringen. Die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine wird dabei entscheidend sein, um klinische Entscheidungen zu verbessern, ohne die Arzt-Patient-Beziehung zu beeinträchtigen, welche in der Industrie dennoch zentral bleiben wird.
Evolution statt Revolution
Statt einer Disruption, wie von Data Science und Machine Learning vor Jahren schon angekündigt wurde, etabliert sich KI aktuell vor allem als stille, aber entscheidende Evolution in Form eines Kooperationspartners von Forschenden. Diese betonen, dass KI nicht kreative Intuition ersetzt, wohl aber repetitive Arbeiten übernimmt und somit neue Hypothesen ermöglicht. Damit verschiebt sich die Rolle des Menschen im Prozess von der reinen Datenauswertung hin zur Navigation, Priorisierung und kreativen Nutzung der von KI generierten Optionen. Erfolgreiche KI-Projekte setzen zudem auf multidisziplinäre Teams aus Datenwissenschaftlern, Biologen, Ingenieuren und Designern, um robuste und praxisnahe Lösungen zu schaffen. Die Technologie wird die Branche verändern und bei guter Anwendung auch deutlich effizienter machen. Im besten Fall können Gesundheitskosten gesenkt und Prognosen für Patient:innen verbessert werden.
Unser Autor
Antoine Diserens, CIIA
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