Künstliche Intelligenz Technologie macht Medizin persönlicher

In den modernen Biowissenschaften wird die patientenzentrierte Versorgung die treibende Kraft für präzise medizinische Eingriffe. Die personalisierte Medizin gewinnt an Bedeutung, da sie verspricht, die Entscheidungsfindung in Bezug auf Prävention, Diagnose und Behandlung durch Entschlüsselung des genetischen Profils einer Person zu verbessern.

Bei der personalisierten Medizin verlagert sich der Schwerpunkt von Behandlung und Heilung auf Erkennung und Prävention. Die Ärzte können die laufende Behandlung verfeinern und auf der Grundlage der genetischen Veranlagung des Patienten präzise Medikamente verabreichen. In Abkehr von dem seit langem praktizierten Ansatz der konventionellen Medizin, der sich auf eine Einheitsgröße bezieht, ermöglicht die personalisierte Medizin eine medizinische Versorgung, die auf ein einzigartiges genetisches Profil zugeschnitten ist.

Ein Beispiel dazu: Bei der Krebsbehandlung lassen sich zielgerichtete Medikamente entwickeln, die genau auf die genetische Mutation abzielen, die bei einem Patienten für den Krebs verantwortlich ist. Diese Medikamente erweisen sich als wirksamer im Vergleich zu herkömmlichen Methoden wie Chemo- und Strahlentherapie. Eine in der National Library of Medicine des NIH veröffentlichte Studie ergab, dass die Ansprechrate auf eine bestimmte zielgerichtete Behandlung der chronisch-myeloischen Leukämie bei 90 Prozent liegt, verglichen mit 35 Prozent bei der herkömmlichen Chemotherapie.

In einer Studie der Europäischen Kommission wird ein von Forschern entwickelter „DNA-Medikamentenpass“ erörtert, der die einzigartigen genetischen Identifikationsmerkmale eines Patienten erfasst. Kliniker können den Pass scannen, um das geeignetste Medikament für einen bestimmten Patienten zu ermitteln, wobei die Nebenwirkungen des dann verschriebenen Präzisionsmedikaments um 30 Prozent geringer sind.

Personalisierung der Pflege mit Hilfe von Technologie

Technologische Fortschritte wie die Verfügbarkeit massiver Rechenleistung, Datenanalysetools und Sensoren haben mehrere Innovationen in der personalisierten Gesundheitsversorgung ermöglicht:

• Prädiktive Analytik und KI/ML:
  Da die präventive Versorgung zunehmend an Bedeutung gewinnt, sind Gentests ein wichtiger Schwerpunktbereich. Personen, bei denen eine erhöhte Veranlagung für Krankheiten wie Brustkrebs und Alzheimer festgestellt wird, erhalten einen Präventionsplan mit dem Ziel, eine bessere Lebensqualität zu gewährleisten. Mit Hilfe des Behandlungsplans, der dem individuellen genetischen Profil der Person entspricht, lässt sich die Wahrscheinlichkeit unerwünschter Nebenwirkungen von Medikamenten verringern.
  Datenwissenschaftliche Werkzeuge wie künstliche Intelligenz (KI) und Maschine Learning (ML) wandeln Rohdaten in zeitnahe Erkenntnisse um. So wird festgestellt, welche Medikamente oder Therapien am besten für ein bestimmtes Patientenprofil geeignet sind. Etablierte Methoden wie Genomsequenzierung oder Biomarker-Tests stützen sich auf KI/ML-Modelle, die Biomarker-Muster abgleichen und relevante Rückschlüsse auf den Krankheitsverlauf eines bestimmten Patienten ziehen.

• Digitale Zwillinge:
  Ein digitaler Zwilling (Datenmodell) kann für jeden Patienten generiert werden, um die Arzneimittelentwicklung zu beschleunigen. Gleichzeitig ist dies eine kostengünstige Option für diejenigen, die vor der Beteiligung realer Teilnehmer und zusätzlicher Investitionen eine Vorstudie durchführen möchten. AstraZeneca setzt beispielsweise die Modellierung eines digitalen Zwillings zusammen mit In-silico-Experimenten und Simulationen ein, um die Entwicklungszeiten zu verkürzen und Abfall zu reduzieren. Der zusätzliche Vorteil besteht darin, dass jede medizinische Intervention speziell für die tatsächlich Betroffenen entwickelt und konzipiert werden kann.

• Rechenleistung und Analysemöglichkeiten:
  Digitale Plattformen ermöglichen die Speicherung von Daten mit schnellem, einfachem und jederzeit und überall verfügbarem Zugriff. Das beschleunigt die Entscheidungsfindung für Gesundheitsdienstleister. Zudem ist dies bei komplexen Tätigkeiten wie der Genomsequenzierung, die große Datenmengen erfordern, von großem Nutzen.
  Die skalierbaren, flexiblen Lösungen und die enorme Rechenleistung, die durch die Cloud-basierte Infrastruktur möglich sind, unterstützen dabei, die richtigen Daten zur richtigen Zeit zu speichern und darauf zuzugreifen. Diese Daten werden bei Menschen unterschiedlicher Herkunft, Umweltbedingungen und Lebensweise gesammelt und analysiert. Es ist dann möglich, die genaue Behandlung zu extrapolieren und zu identifizieren, gezielte medizinische Interventionen zu entwickeln, ihre Auswirkungen zu verfolgen und gegebenenfalls korrigierend einzugreifen.

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