Künstliche Intelligenz: Wie technologiebasierte Krankheitsprognosen die Patientenversorgung verbessern KI in der Pharmabranche
Wir stehen am Anfang der sogenannten vierten industriellen Revolution. Diese Zeit wird von neuen Technologien bestimmt werden, die aus der Verschmelzung der digitalen, physischen und biologischen Welt hervorgehen.
Dies sind aufregende Zeiten. Technologisierung und Zugang zu Datenquellen nehmen weiter zu und mit ihnen die Möglichkeiten, Bedürfnissen von Patienten und Gesellschaft noch mehr gerecht zu werden – dadurch, wie wir Lösungen im Gesundheitswesen entdecken, entwickeln und bereitstellen können.
Vor diesem Hintergrund sehen wir einen explosionsartigen Datenzuwachs im Gesundheitswesen. Es wird geschätzt, dass täglich 750.000 Terabyte an Gesundheitsdaten entstehen.*
Um aus den Daten zu lernen und sie in vollem Umfang und gewinnbringend nutzen zu können, müssen wir die künstliche Intelligenz (KI) und das maschinelle Lernen auf diese sogenannten Realweltdaten (Real-World-Data, RWD) anwenden. Solche Daten, die sich auf den Gesundheitszustand der Patienten und/oder die Erbringung von Gesundheitsleistungen beziehen, werden routinemäßig gesammelt. Sie stammen aus einer Vielzahl von Quellen, z.B. aus elektronischen Krankenakten, Leistungen der Krankenversicherung, genomischen Daten, Gesundheits-Apps, Wearables und anderen biometrischen Geräten.
Mit diesen Daten werden wir zunehmend in der Lage sein, aussagekräftige Real-World-Evidence (RWE) schaffen. Die U.S. Food and Drug Administration (FDA) bezeichnet RWE als "den aus der Analyse von Realweltdaten abgeleiteten klinischen Nachweis über die Anwendung und die potenziellen Vorteile oder Risiken eines Medizinprodukts".**
Es gibt viele Diskussionen und auch einen gewissen Hype über die Entwicklungen und Möglichkeiten in diesem Bereich. Fernab des Hypes gibt es jedoch bereits praktische Beispiele für den Nutzen dieser Technologien sowie für das große Potenzial, das sie für die Zukunft versprechen. Wir beobachten ein konkretes Handeln von Regulierungsbehörden wie der FDA und der EMA, die Leitlinien über die potenzielle Rolle und den Nutzen von Real-World-Evidence für die Entwicklung von Arzneimitteln und Maßnahmen nach der Zulassung ausarbeiten, kommunizieren und verabschieden.
Einsatz neuer Technologien in klinischen Studien
Bei Bayer arbeiten und experimentieren wir in verschiedenen Bereichen mit diesen Methoden, um uns einen besseren Überblick über die Potenziale zu verschaffen. Dies führt dazu, dass wir Wissen und Partnerschaften aufbauen sowie bessere Ergebnisse für Patienten erzielen.
Im Bereich der klinischen Studien bietet RWD eine Grundlage für die Durchführung potenzieller klinischer Studien in realen Szenarien und sorgt für bessere Informationen über das Studiendesign und die Durchführbarkeit. Wir unterstützen eine realitätsbezogene, randomisierte Registerstudie in Skandinavien, um eine klinische Frage zu NOAC-Patienten effizient beantworten zu können. Wir arbeiten auch mit Partnern zusammen, um die Verwendung von Technologie zur Unterstützung dezentralisierter (virtueller) klinischer Studien zu untersuchen, die durch Telemedizin, Hauszustellung klinischer Materialien, elektronische Einwilligung, die Verwendung von Wearables und Live-Datenüberwachung realisiert wird. Dies erlaubt es Patienten, ohne Störung ihres täglichen Lebens an den Studien teilzunehmen, und dürfte klinische Studien ermöglichen, die schneller, kostengünstiger und patientenorientierter sind.
Wir kombinieren auch den Einsatz von Daten und KI-getriebenen Lösungen zur besseren Charakterisierung und Stratifizierung von Krankheiten und den entsprechenden Patientengruppen. Um dies zu erreichen, arbeiten wir in den Therapiegebieten Herz-Kreislauf und Onkologie aktiv mit externen Partnern (z.B. dem BROAD-Institut) zusammen. Heute kann kein Unternehmen allein tätig sein. Erfolg erfordert Partnerschaft und Zusammenarbeit, um auf Daten und Fachwissen zugreifen zu können und so die besten Ergebnisse zu erzielen.
Neue Technologien mögen zwar aufregend sein, aber im Mittelpunkt der Gesundheitsversorgung muss der Patient stehen. Personalisierung wird in der Betreuung eine immer größere Rolle spielen, wenn die besonderen, oft einzigartigen Probleme des Einzelnen erkannt werden. Ich bin folgender Ansicht: Wenn wir die neuen Technologien so anwenden, wie wir können, dann wird es leichter sein, Patienten in den Mittelpunkt aller Entscheidungsprozesse über ihre Gesundheit zu stellen - eine Kombination aus Technologie und Menschlichkeit.
