19.07.2023

KI in der Medizin: Digitaler Zwilling soll Medikamentenfriedhöfe beenden

KI in der Medizin ist eine nahende Zukunft, über die noch nicht viel bekannt ist. Während manches noch erst gedacht und organisiert werden muss, so deuten Zeichen darauf hin, dass bald Patient:innen einen digitalen Zwilling haben werden. Der dabei helfen soll, Krankheitsverläufe zu simulieren und Arzneiwirkungen zu testen.
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(c) Gouya Insights - Ghazaleh Gouya-Lechner über KI in der Medizin.

Während Regierungen dieser Welt damit hadern, wie man mit Künstlicher Intelligenz (KI) und deren rasanter Entwicklung umgehen soll, wirkt sie bereits in andere Bereiche stark ein. Unternehmen können womöglich bald repetitive Arbeiten an die KI auslagern, das gesamte Feld des Programmierens muss eventuell neu gedacht werden, auch die Entertainment-Branche darf sich wohl getrost auf Neuerungen einstellen. Doch bei einem Feld wird es vermutlich relativ schnell spürbare Veränderungen geben, wie Ghazaleh Gouya Lechner – CEO Gouya Inisghts, Vorstandsmitglied und Mitglied des „Research Innovation Circle“ bei der GPMed (Gesellschaft für pharmazeutische Medizin) sowie Vorstandmitglied der IFAPP, (International Federation of Pharmaceutical Physicians and Pharmaceutical Medicine) – betont: in der Medizin.

KI in der Medizin kann Entwicklung beschleunigen

„KI in der Medizin bedeutet allgemein, durch Instrumente das Arbeiten in der Dokumentenerfassung zu erleichtern“, präzisiert Gouya Lechner. „Bei repetitiven Arbeiten etwa. Wir selbst versuchen auch festzustellen, wie die Künstliche Intelligenz die klinische Entwicklung von Medikamenten beschleunigen kann.“

Die Arzneimittelproduktion jedoch ist ein langwieriges und kostspieliges Metier – Covid-19 war da die Ausnahmeerscheinung, so die Forscherin. Auch wenn manche Firmen bereits Avatare besitzen, um den präklinischen „proof of concept“ zu erbringen, stecke das Ganze noch in den Kinderschuhen. Künftig werde, überall wo „Big Data“ existiere, KI eine gewichtige Rolle spielen. Besonders einen „digitalen Zwilling“ zu haben, würde zeitnah zur ultimativen Zukunft werden.

„Dazu brauche ich jedoch gewisse Parameter“, so Gouya Lechner weiter, „und Versuche dadurch eine digitale Kontrolle zu modellieren. Dafür benötigt es Daten mit einer gewissen Qualität.“

Digitaler Zwilling: Simulation von Krankheit und Arzneiwirkung

Ein digitaler Zwilling würde es vor allem ermöglichen, einen Krankheitsverlauf zu simulieren, zu sehen, welche Auswirkungen eine Blockade von Mechanismen im Körper auslöst und den Erfolg eines Medikaments zu prüfen, bevor es an den Menschen geht.

All dies ginge mit einer Kostenersparnis einher und würde „Medikamentenfriedhöfe“, wie bei Alzheimer, verhindern. „Die Designs und Patientenzahlen waren in diesem Bereich falsch“, erklärt Gouya Lechner. „Hier hätten KI-Simulatoren leiten können, anstatt Geld, Patienten und Ressourcen zu involvieren.“

KI in Österreichs Medizinbranche erst am Anfang

Während man in Österreich bereits dran ist, KI in der Medizin einzusetzen, die Forscherin hebt hier das AIT hervor, würden die USA mit einer derartigen rapiden Geschwindigkeit in diesem Feld arbeiten, die man hier als „Pace“ nicht habe.

„Bei uns herrscht noch sehr viel Unwissen“, betont Gouya Lechner. „Wir haben eigentlich erst begonnen, uns mit der Thematik zu befassen. Allerdings können wir uns bereits bei ‚Prediction Models‘ einbringen, sind auf der Suche nach Personen mit Softwareskills und KI-Expert:innen – aktuell suchen wir auch nach Startups für Kooperationen“, sagt sie.

Und weiter: „Eine schöne Zukunft wäre, dass ich keine Studie mit 10.000 Patienten machen muss, sondern eine sinnvolle kleine Kohorte plus eine simulierte Kontrolle einreichen kann. Die Folge wäre: günstigere Medikamente und man könnte schneller am Markt sein. Das Ziel muss es sein, durch KI nicht Dekaden an Medikamenten arbeiten zu müssen.“

Gouya Lechner weiß, dass wir noch nicht das Level, das für digitale (Patient:innen)-Zwillinge benötigt wird, erreicht haben. Dieses würde man durch Fütterung der Systeme mit Daten erlangen. Das aber nicht in allzu weit entfernter Zukunft, denkt sie.

Keine Angst vorm KI-Twin

„Angst vor dieser Veränderung zu haben, ist hinderlich“, betont Gouya Lechner, wenn es um den Einsatz von KI in der Medizin und etwaige Skepsis darüber geht. „Wenn ich die Augen schließe, dann setzt das jemand anderer um. Natürlich kann ich nicht einem System blind vertrauen, da braucht es Validierung. Behauptungen zu Medikamenten müssen in einem Modell geprüft werden. Aber die Vorteile von KI in der Medikamentenentwicklung stehen deutlich im Vordergrund. Es ist extrem wichtig, sich aktiv damit zu befassen, um die Risiken zu erkennen.“

Allgemein denkt Gouya Lechner, dass KI-Anwendungen Mediziner:innen gut unterstützen werden. „Es hilft mir ja alles, was repetitive Arbeiten übernehmen und alles, was ein System sicherer machen kann, etwa bei Nebenwirkungen. Damit bin ich ja ein besserer Arzt oder eine bessere Ärztin. Und schlussendlich können wir bessere Medikamente entwickeln.“

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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