18 Okt
Künstliche Intelligenz in der Medizintechnik und Pharmaindustrie
Künstliche Intelligenz in der Medizintechnik & Pharmaindustrie
In der heutigen Zeit erleben wir eine rasante Entwicklung in der Medizintechnik und Pharmaindustrie, in der die künstliche Intelligenz (KI) eine immer zentralere Rolle einnimmt. Schon heute formt die Technologie unser tägliches Leben und hat das Potential, das Gesundheitswesen tiefgreifend zu transformieren. Dabei spielt die Medical IT, insbesondere in den Bereichen Prävention, Früherkennung, Therapieauswahl und Remote Überwachung, eine Schlüsselrolle. Experten prognostizieren, dass insbesondere KI-Anwendungen, Sensortechnologien für das kontinuierliche Patientenmonitoring und Fortschritte in der Zell- und Gentherapie den Gesundheitssektor bis 2026 neu gestalten werden. Obwohl KI bereits in Gebieten wie Radiologie und Bilderkennung Fuß gefasst hat, ist das wahre Potential dieser Technologie noch lange nicht ausgeschöpft. Genauso spannend ist der Einfluss von KI in der pharmazeutischen Branche: Von der Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung bis hin zur schnellen Erkennung von Betrugsversuchen bei Medikamenten. Folgende Hauptrends lassen sich prognostizieren:
KI-gestützte Diagnostik durch Deep Learning und Big Data
In der modernen Medizin zeichnet sich eine spannende Synergie von künstlicher Intelligenz und umfangreichen Datenmengen ab. Durch die Integration von Deep-Learning-Algorithmen und Big Data eröffnen sich neue Horizonte in der Diagnostik. Die Fusion verschiedener Datenströme, wie beispielsweise klinische Studien, Krankenhausinformationssysteme und Bilddaten, ermöglicht eine tiefere und präzisere Analyse. Dies führt zu einer Optimierung und Beschleunigung von Behandlungsansätzen. In der Diagnostik erleben wir somit einen Paradigmenwechsel: von der reinen visuellen Betrachtung von Bildern hin zu einer umfassenden Analyse, die Bildcharakteristika mit genetischen, histologischen und anderen medizinischen Daten in Verbindung setzt. Diese Entwicklung birgt das Potential, die Diagnostik maßgeblich zu revolutionieren und patientenindividuelle Therapieansätze sowie Vorhersagen zum Therapieerfolg auf ein neues Niveau zu heben.
KI-getriebene Medizinrobotik
Die Synergie von Künstlicher Intelligenz und Robotik definiert die Zukunft der Medizin neu. Schon jetzt bildet KI das Fundament für innovative Entwicklungen wie Pflegeroboter, robotergestützte Assistenzsysteme und intelligente Prothesen. Diese Technologien versprechen, medizinisches Personal und Patienten in vielfältiger Weise zu unterstützen und zu entlasten. Darüber hinaus ermöglicht die Kombination von KI und Extended Reality Systemen realitätsnahe Trainings für chirurgische Eingriffe und bietet Chirurgen die Möglichkeit, während einer Operation in Echtzeit kritische Daten zu empfangen und auszuwerten.
KI-Optimierung von klinischen Studien
Klinische Studien sind unerlässlich für medizinische Fortschritte, doch ihre Komplexität und Dauer stellen häufig eine Herausforderung dar. Ein kritischer Schritt dabei ist die passende Auswahl von Probanden. Fehler hier können zu erheblichen Verzögerungen führen. Dank Machine Learning können wir nun das Design und die Durchführung klinischer Studien revolutionieren. Algorithmen erleichtern die Identifizierung und Zuteilung geeigneter Studienteilnehmer, indem sie Mustererkennung nutzen, um schnell zwischen geeigneten und weniger geeigneten Kandidaten zu unterscheiden.
Darüber hinaus sind klinische Studien datenintensiv. Die Verwaltung, Zuordnung und Analyse dieser Daten erfordert erhebliche Anstrengungen. Ein aktuelles Beispiel ist die Dringlichkeit, mit der während der Pandemie Daten analysiert wurden, um medizinische Lösungen wie den Covid-19-Impfstoff zu entwickeln. Hier spielt KI eine entscheidende Rolle, indem sie Big Data durchforstet, relevante Muster identifiziert und somit den Forschern hilft, tiefere Erkenntnisse zu gewinnen. Zudem ermöglicht KI eine effiziente Aktualisierung von Patientendaten durch eine agile Suche nach den richtigen medizinischen Codes. In der Praxis haben einige Unternehmen bereits beeindruckende Ergebnisse erzielt: Sie konnten ihre Suchanfragen nach medizinischen Codes dank KI-Unterstützung um über 70 Prozent reduzieren. Dies verdeutlicht das enorme Potential von KI in der Optimierung und Beschleunigung klinischer Studien.
KI-Revolution in der Radiologie
Die Radiologie erlebt durch KI eine transformative Phase. Bereits heute sind etwa 5-10% der radiologischen Abläufe durch KI automatisiert, wodurch präzisere und zeitnahe Ergebnisse erzielt werden. Mithilfe von Algorithmen können Krankheitsherde präzise identifiziert und jedes Organ spezifisch analysiert werden. Die KI-Systeme sind in der Lage, Scans zu untersuchen, Abnormalitäten zu identifizieren, Größen zu vermessen und darauf basierend detaillierte Bilder oder 3D-Visualisierungen zu generieren. Diese Fortschritte vereinfachen nicht nur den diagnostischen Prozess, sondern optimieren ihn auch.
Doch die wahre Stärke der KI in der Radiologie zeigt sich, wenn sie mit menschlicher Expertise kombiniert wird. Der aktuelle Trend konzentriert sich darauf, Algorithmen für eine breitere Palette von Organen und radiologischen Systemen weiterzuentwickeln. Ein innovatives Beispiel ist das Chest-CT von Siemens Healthineers, welches eine Follow-up-Funktion für Lungenkrebspatienten bietet. Traditionelle Tumorüberwachungsmethoden sind sowohl arbeitsintensiv als auch kostspielig. Mit dem neuen Follow-up können Patienten jedoch nach standardisierten Protokollen gescannt werden, während die KI für konsistente Messungen sorgt. Dies ermöglicht vergleichbare Bilder über die Zeit, wobei eine 2022 eingeführte Vergleichsfunktion den Unterschied automatisch misst und somit den diagnostischen Prozess weiter revolutioniert.
Smarte Medikamentenentwicklung durch KI
Die Arzneimittelentwicklung ist ein komplexer Prozess, der durch den Einsatz von Machine Learning deutlich optimiert werden kann. Es lassen sich vier Hauptbereiche identifizieren, in denen KI eine entscheidende Rolle spielt: bei der Bestimmung von Interventionszielen, der Identifikation potenzieller Medikamentenkandidaten, der Beschleunigung von klinischen Studien und der Suche nach aussagekräftigen Biomarkern. Ein zunehmender Trend im Gesundheitswesen ist die personalisierte Medizin. Hierbei wird die KI-Technologie genutzt, um Medikamente zu entwickeln, die spezifisch auf das individuelle Genom des Patienten abgestimmt sind. Dieser maßgeschneiderte Ansatz könnte Nebenwirkungen minimieren und gleichzeitig die Effektivität der Behandlung erheblich erhöhen, wodurch der Therapieerfolg für viele Krankheiten optimiert wird.
Zusammenfassung und Zukunftsperspektive
Die Gesundheitsbranche erlebt durch den Einsatz von Technologien wie Künstliche Intelligenz und Machine Learning eine beispiellose Transformation. Schon heute profitiert die Medizintechnik von KI, indem sie die klinische Entscheidungsfindung, Radiologie, Pathologie und viele andere Bereiche verbessert. Besonders in der Pharmaindustrie hat die Pandemie die Vorzüge der KI in der Wirkstoffforschung betont.
Die Stärken von KI – Präzision, Effizienz und Vielseitigkeit – sind offensichtlich. Aber die wahre Magie entsteht, wenn diese Technologien mit verlässlichen und qualitativ hochwertigen Daten kombiniert werden. Trotzdem gibt es Hindernisse, insbesondere auf regulatorischer Ebene, wie die Klassifizierung von KI als „Software as Medical Device“ (SaMD) und bevorstehende Vorschriften wie die KI-VO-E.
Ethik und Vorurteilsneutralität in KI sind ebenfalls wichtige Herausforderungen. Der Gender Gap in wissenschaftlichen Daten ist ein Beispiel dafür, wie KI-Systeme diskriminierende Muster verfestigen könnten. Forscher arbeiten jedoch an einer „explainable AI“, die die Entscheidungsprozesse transparenter macht.
Die steigenden Kosten, sowohl für Medikamente und Therapien als auch für den Technologieeinsatz, sind weitere potenzielle Hindernisse. Aber trotz dieser Herausforderungen hat KI das Potenzial, den Gesundheitssektor nachhaltig zu verändern.
Zum Abschluss lässt sich sagen, dass KI und maschinelles Lernen, trotz ihrer aktuellen und zukünftigen Herausforderungen, das Gesundheitswesen entscheidend prägen werden. Es geht nicht nur um Innovation, sondern auch darum, Patienten, Ärzten und der gesamten Branche bessere Erfahrungen und Ergebnisse zu bieten. Die Reise mag noch lange sein, aber der Weg ist klar: KI wird als entscheidender Gamechanger in der Gesundheitsbranche weiterhin eine zentrale Rolle spielen.
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