KI in Pharma

Kann KI die Ergebnisse von Herz-Kreislauf-Erkrankungen verbessern?

Künstliche Intelligenz wird zu beispiellosen Produktivitätssteigerungen und besseren Ergebnissen in der gesamten Wertschöpfungskette, von der Entdeckung des Medikaments bis hin zur Auslieferung, beitragen. Und vielleicht ist dieser Gewinn nirgendwo so wichtig wie bei Herz-Kreislauf-Erkrankungen, die immer noch die häufigste Todesursache weltweit sind.

Es ist bedauerlich, dass wir als Gesellschaft eine zu gleichgültige Haltung gegenüber der Belastung durch Herz-Kreislauf-Erkrankungen entwickelt haben. Wir sind bei der Diagnose auf den Menschen angewiesen – und leider sind Fehldiagnosen nicht selten. Die Patienten umfassen das gesamte Diagnosespektrum und haben es mit Ärzten mit ganz unterschiedlicher fachlicher Erfahrung zu tun. Hinzu kommt, dass klinische Studien kostsnoch wichtiger.pielig sind und viel Zeit in Anspruch nehmen; ich halte den Bedarf an neuen Ansätzen und Technologien für
 

Ärzte intelligenter machen

Tatsache ist, dass sich unsere Branche derzeit an einem entscheidenden Wendepunkt befindet. Das eigentliche Versprechen der KI besteht darin, dass sie Ärzte und Wissenschaftler aus dem analogen Zeitalter herausführt und sie intelligenter macht. Bei der Technologie geht es darum, das menschliche Urteilsvermögen zu unterstützen, zu verbessern und zu fördern. Und wir stehen an der Schwelle zur vollen Entfaltung dieses Potenzials.
 

Besonders aufregend finde ich die Möglichkeit, mithilfe von KI die Ergebnisse für die Patienten zu verbessern, indem die klinische Entscheidungsfindung unterstützt wird. Ein Beispiel dafür ist unsere Zusammenarbeit mit Merck bei einer seltenen Form der pulmonalen Hypertonie, der CTEPH (chronisch thromboembolische pulmonale Hypertonie).
 

Von CTEPH sind weltweit etwa fünf Millionen Menschen betroffen. Die Diagnose kann schwierig sein, da die Symptome denen anderer Erkrankungen wie Asthma oder chronisch obstruktiver Lungenerkrankung (COPD) ähneln. Bei der Entwicklung der KI-Software zur CTEPH-Mustererkennung werden Deep-Learning-Methoden eingesetzt, um Radiologen bei der Erkennung von Anzeichen einer CTEPH in bildgebenden Scans zu unterstützen und letztlich eine frühere Diagnose zu ermöglichen, um die Ergebnisse für die Patienten zu verbessern. Die Software analysiert die Bildgebungsbefunde von Herz, Lungenperfusion und Lungengefäßen in Kombination mit der Krankengeschichte des Patienten.
 

Das eigentliche Versprechen der KI liegt also in dem Bestreben, dem richtigen Patienten zur richtigen Zeit die richtige Behandlung zukommen zu lassen, und zwar effizienter und viel schneller, als es heute der Fall ist. Jetzt ist es an der Zeit, dass unsere Industrie, die Regulierungsstellen und die Ärzte den nächsten Schritt tun und die Gelegenheit wahrnehmen, den Verlauf von Herz-Kreislauf-Erkrankungen für immer zu ändern.

Autor

Sebastian Guth
Mitglied des Pharmaceutical Executive Committee von Bayer Präsident von Pharmaceuticals, Region Amerikas