„Der Mensch steht im Mittelpunkt“ – diese Aussage ist ein gern genutzter Slogan in der Medizin und Life Sciences Branche. Aber was ist dran? Wie personalisiert ist eine Behandlung, wie personalisiert sind Medikamente oder die Medizintechnik? Und wie können große Datenmengen helfen individuellere Lösungen für medizinische Probleme zu finden?
Das Gesundheitssystem ist bereits an seinen Leistungsgrenzen angelangt. Nun stellt sich die Frage wie individuellere Behandlungsmöglichkeiten und neue Technologien genutzt werden können, um den Patienten eine möglichst passende und schonende Therapie anzubieten und die Organe des Gesundheitssystems dabei gleichzeitig zu entlasten. Der Schlüssel hierfür sind die Daten und die Möglichkeiten, die die richtigen Analysen dieser Daten bieten können.
Mit dem Thema beschäftigt sich auch der Digitalverband bitkom auf seiner Digital Health-Conference am 26. November. Kein Thema allein für die Pharmaindustrie also. Denn eine Lösung kann nur Hand in Hand erreicht werden.
Der Einsatz intelligenter Softwaresysteme kann und soll den Mediziner in seinem menschlichen Kontakt mit dem Patienten unterstützen und entlasten, nicht ersetzen. Denn das ist es, wovor viele Patienten Angst haben. Dass das aber nicht notwendig ist zeigt das Beispiel der OP-Roboter. Diese unterstützen die moderne Chirurgie schon heute bei Mikrooperationen und sind dabei eben viel präziser als eine menschliche Hand. Aber auch im Alltag der Medizin sind Systeme, die Daten in großen Mengen verarbeiten und analysieren können eine große Unterstützung. So kann wohl kaum ein Arzt im täglichen Geschäft den Überblick über den aktuellen Stand von Wissenschaft und Technik behalten, ohne Zeit von seinen Patienten abzuzweigen. Hier wäre eine Künstliche Intelligenz, die problembezogen viele Artikel liest, zusammenfasst und dem Arzt die richtigen Ergebnisse zur Verfügung stellt, ein großer Fortschritt.
In der Bilderkennung ist die Künstliche Intelligenz schon heute richtig gut. So erkennen KI-Systeme den schwarzen Hautkrebs inzwischen zuverlässiger als der Mensch –KI ist gut einsetzbar, wenn es um eng begrenzte, über bestehende Daten erlernbare Aufgabenstellungen geht. Wenn einem KI-System genügend Fotos von schwarzen Hautkrebsflecken zum Lernen gibt, wird es eine hohe Erkennungsrate erreichen. Das ist heute schon Stand der Technik.
Interessant wird es, wenn es um die Bearbeitung großer Datenbestände geht. So wird an Systemen gearbeitet, die bestehende Befunde und Krankheitsgeschichten von Krebspatienten mit Faktoren wie Genetik, Lebensgeschichte und Umwelt in Verbindung bringen. Ziel ist es, aus den Millionen von Datensätzen ähnliche Fälle für einen bestimmten Patienten zu finden und auf Basis der Erfahrungen aus diesen ähnlichen Fällen die optimale Therapie zu finden. Dassault Systèmes forscht hier an vorderster Front mit.
Die 3DEXPERIENCE Plattform greift aber noch weiter, Manufacturing Operations Management, Lean Management, Model- Based Manufacturing, IIoT and Manufacturing Analytics und die Optimierung von Wertschöpfungsnetzwerken sind auch für die Life Sciences Branche aktuelle und wichtige Themenbereiche. Denn die Zukunft der Medizin ist personalisiert. So wie Prothesen, Orthesen und andere Hilfsmittel genau an einen Menschen angepasst werden und gleichzeitig industriell gefertigte Komponenten enthalten, so werden in Zukunft Medikamente entstehen: immer individueller. Um diesem Bedarf gerecht zu werden muss die Fertigung im pharmazeutischen Bereich und in der Medizintechnik auf dem stets aktuellsten Stand sein.
Aber auch in Laboren und Entwicklungsabteilungen entstehen laufend wertvolle Daten – auch diese gilt es zu verwalten, zu strukturieren und ständig neu zu bewerten. So kann ein Fehlschlag aus der Vergangenheit im Licht neuer Erkenntnisse schnell die Basis für ein Blockbuster-Medikament der Zukunft werden. Die Möglichkeiten des Machine Learning in the Lab greift auch ein kürzlich entstandenes eSeminar von Dassault Systèmes auf (jetzt on Demand abrufbar):
