07.02.2023

Amazon und Co. fordern europäisches Gesundheitssystem heraus

Das Gesundheitswesen in Europa sieht sich mit aktuellen Krisen konfrontiert, wie die Pandemie mehr als deutlich gemacht hat. Parallel dazu machen große Tech-Unternehmen weitere Schritte, um in diesem Bereich Fuß zu fassen. Was eine medizinische Versorgung durch Amazon und Co. bedeuten kann und welche Faktoren bedacht werden müssen, durchleuchtet Christian Lautner von "Heal Capital". Ein möglicher Blick in die Medizin-Zukunft.
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Amazon Clinic, Health, gesundheitswesen, Google Health,
(c) Heal Capital - Christian Lautner, Heal Capital, über Tech-Konzerne und das Gesundheitswesen.

Schwindelgefühl, eine drückende Brust. Der Hals kratzt und die Nase rinnt oder ist verstopft. Ein Arzttermin zur Abklärung steht an. Doch welcher Mediziner oder Medizinerin soll es sein? Die gängige Hausarztpraxis, die meist wenige Minuten vom eigenen Heim entfernt ist oder doch Amazon? Alternativ steht auch der Google-Doktor bereit. Man hat die Wahl.

Amazon und der Teufelskreis im Gesundheitssystem

Was wie eine weit entfernte Zukunft klingt, in der große Konzerne die Gesundheitsversorgung anbieten, setzt längst erste langsame Schritte dorthin. Dies hat Gründe.

Länderübergreifend sind Gesundheitssysteme in einem Teufelskreis gefangen. Eine alternde Bevölkerung, Fachkräftemangel, steigende Kosten – das sind die Schlüsselbegriffe des heutigen Health-Diskurses. Für Christian Lautner, Managing-Partner bei VC „Heal Capital“, ist das Gesundheitswesen, einer der größten und letzten Sektoren, die nicht durch eine Digitalisierung gegangen sind.

Was allerdings passiert, ist, dass Tech-Riesen immer stärker in den Medizin-Bereich drängen. Bei Amazon etwa erkennt man wiederholende Muster, wie Lautner weiß.

„Europa hat Bedarf“

„Sie tasten sich heran“, sagt er. „Sie machen Themen wieder zu und kommen mit größeren um die Ecke. Das Gleiche gilt für Google. Wenn es ihrer Meinung nach Themen gibt, die großen Bedarf haben, dann kommen sie wieder. Und Europa hat großen Bedarf.“

Amazons erster Versuch mit „Amazon Pharmacy“ in den Gesundheitssektor vorzustoßen, wurde 2019 eingestellt. Das US-Unternehmen wollte hier einen Service etablieren, der Menschen hätte helfen sollen, gesund zu werden und zu bleiben. Kund:innen konnten sich Medikamente nach Hause liefern lassen. Danach folgte die Übernahme von „One Medical„, einem Anbieter von Primärversorgung.

Amazon Clinic

Im November letzten Jahres gab es den nächsten Schritt in diesem Bereich. Mit „Amazon Clinic“ präsentierte das US-Unternehmen eine virtuelle Gesundheitsversorgung, die in 32 Bundesstaaten tätig ist und für mehr als 20 häufige Krankheiten wie Allergien, Akne und Haarausfall Lösungen bieten soll. Und dabei klinische Angebote von „preisgekrönten Telehealth-Anbietern“ auflistet – User:innen können hier Drittanbieter für Telemedizin in Abgleich mit ihrer Zeit und verfügbaren finanziellen Mitteln auswählen und werden mit Mediziner:innen verbunden.

Doch, will man das Thema Gesundheit künftig Konzernen überlassen, die in anderen Staaten bzw. auf anderen Kontinenten sitzen?

Für Lautner gliedert sich dieser Diskurs über das künftige Gesundheitssystem in drei Sektoren: Patienten, Marktteilnehmer und Politik.

Kund:innen im Fokus

In einem hypothetischen Fall erhalten Patient:innen ein Angebot von „Integrated Care“, die Versorgung ist sektoral aufgebaut. Über das digitale Angebot könne man Patienten „Experience“ vermitteln. Über alldem würde „Kundenorientierung“ stehen, wie sie von Amazon heutzutage priorisiert gelebt wird, so der Gedanke.

Beim Punkt Marktteilnehmer:innen hingegen komme es auf das Level an, mit denen jene agieren. Hierbei würde „auf einen Schlag“ ein Leistungsprinzip aktiv werden und auch die Transparenz eine Rolle spielen. Als Patient:in müsse man sich in so einem Fall mit deutlich „weniger Bürokratie auf Leistungsgbringerseite“ befassen“, glaubt Lautner. „Amazon kann das Gesundheitssystem als solches herausfordern, eine bessere Versorgung anbieten und ein Wettbewerber zum bestehenden System sein.“

Der letzte Faktor in diesem Diskurs, ist die Frage, wofür die Politik zuständig ist. „Sie kann einen Rahmen setzen und die Versorgung sicherstellen“, so der Health-Experte weiter. „Jedoch besteht hierbei eine Monopolgefahr, die Kosten über das System können steigen und Abhängigkeit ein Problem werden. Beim Kernthema Gesundheit muss man sich fragen, wie sehr man sich hierbei von anderen Ländern und Teilnehmern abhängig machen möchte.“

Positive Entwicklung?

Allerdings, bei diesem Diskurs, so weiß der „Health-Manager“ interessiert Patient:innen nicht, welche Sektoren hier schlagend werden oder wie sich das Gesundheitswesen entwickelt, man möchte bloß eine gute Versorgung haben.

„Als Patient kann ich so eine Entwicklung, wie sie bei den Tech-Konzernen stattfindet, durchaus positiv sehen“, denkt er. „Von Videos bis hin zum Shopping gibt es das schon. Warum sollte es nicht im Gesundheitswesen ebenfalls eine Komplettlösung geben? Versorgungsplattformen können Problemlöser sein und zur Versorgungssicherheit beitragen. Da wäre es jedoch wichtig, auch europäische Player zu haben, die Leistungen anbieten.“

Auch die Frage des Datenschutzes ist eine akute, besonders, wenn es um sensible Daten geht: „Wenn man Amazon hernimmt, kann man sich nicht an einen großen Datenschutzskandal erinnern, was nicht heißt, dass es nicht passieren kann. Amazon ist da wohl besser gerüstet, als jeder andere Anbieter“, sagt Lautner. „Google vielleicht ausgenommen. Es gibt ja den Spruch, ‚Datenschutz ist etwas für Gesunde‘. In dem Moment, in dem ich krank bin, möchte ich, dass Daten zu einem besseren medizinischen ‚Outcome‘ verwendet werden. Gleichzeitig unterliegt Amazon hier dem europäischen Rechtsrahmen und hat sich zu unterwerfen. Wie auch andere europäische Anbieter.“

Neue Vorgangsweisen nötig

Für Lautner wird es am Ende darauf ankommen, Effizienz mit guter Pflege zu verbinden. Durch den eskalierenden Mangel an Fachkräften, wird man sich mehr individuellen Fragen widmen müssen, welche Versorgung tatsächlich ein Patient oder eine Patientin wirklich braucht, ob ein langer Aufenthalt im Krankenhaus nötig ist, oder man besser daheim aufgehoben wäre. Tech-Unternehmen und Startups könnten hier Lösungen liefern und für Spitalmitarbiter:innen Zeit frei spielen. „Es geht schlussendlich darum, wie und wo man die Versorgung sicherstellen und gleichzeitig dem Mangel und Bedarf gerecht werden kann“, so Lautner abschließend.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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