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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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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