KI-Chancen im Gesundheitswesen erkennen

Künstliche Intelligenz spielt in der Weltwirtschaft eine immer größere Rolle. Und ein Bereich, in dem diese Technologie erhebliche Auswirkungen haben wird, ist das Gesundheitswesen.

Nvidia, der führende Anbieter von KI-Rechenleistung, sagt, dass das Gesundheitswesen derzeit nur etwa 1 % seines 100-Milliarden-Dollar-Rechenzentrumsgeschäfts ausmacht. Doch diese Zahl dürfte exponentiell wachsen, und das Gesundheitswesen dürfte innerhalb eines Jahrzehnts zum größten Sektor im Bereich Rechenzentren werden.

Mittlerweile machen sich einige KI-Anwendungen bereits positiv auf die Behandlungsergebnisse der Patienten und den Unternehmensumsatz bemerkbar. Wir sehen drei Schlüsselbereiche, in denen sich das Potenzial der KI im Gesundheitswesen in echte Vorteile verwandeln lässt.

Datenaufbau für die Arzneimittelentdeckung

Normalerweise dauert es mindestens zehn Jahre und erfordert Investitionen in Milliardenhöhe, bis ein Unternehmen eine neue Therapie auf den Markt bringt. Doch KI-Algorithmen könnten dazu beitragen, zumindest einen Teil des Forschungs- und Entwicklungsprozesses zu beschleunigen – die Zielidentifizierung und Arzneimittelentdeckung.

Heute werden neue KI-Algorithmen entwickelt, um Wirkstofftargets zu identifizieren und Moleküle auf Grundlage der Modellierung biologischer und chemischer Datensätze zu erstellen. Es werden weiterhin Fortschritte erzielt. Mit neuen Werkzeugen ist es heute möglich, die Form von Proteinen zu entschlüsseln – große, komplexe Moleküle in menschlichen Zellen, die für die Struktur, Funktion und Regulierung der Gewebe und Organe des Körpers verantwortlich sind – und zu verstehen, wie sie mit anderen Molekülsystemen im Körper, der DNA,¹ RNA,² und Liganden (Moleküle, die an ein empfangendes Proteinmolekül oder einen Rezeptor binden) interagieren. Ein derartiger Grad an Komplexität könnte den Forschern zu einem noch tieferen Verständnis der Krankheitsbiologie verhelfen und die Markteinführung neuer Medikamente beschleunigen bzw. ihre Kosten senken.

Diese Fortschritte sind zweifellos aufregend. Doch es bleibt eine Herausforderung, das Potenzial der KI in praktikable Behandlungen für Patienten umzusetzen. Therapien müssen noch den jahrelangen Prozess klinischer Tests am Menschen und der behördlichen Prüfung durchlaufen. Und was in einem Computermodell gut aussieht, erweist sich in menschlichen Zellen möglicherweise nicht als ebenso wirksam oder sicher: Bisher hat noch kein auf KI spezialisiertes Biotechnologieunternehmen ein Medikament auf den Markt gebracht.

Derzeit glauben wir, dass es am sinnvollsten ist, KI und die Arzneimittelforschung als einen von vielen strukturellen Trends zu betrachten, die in den kommenden Jahren zu hohen Wachstumsraten in der Biopharmabranche führen könnten. Anleger sollten sich außerdem auf Unternehmen konzentrieren, die Spitzhacken und Schaufeln für die KI-gestützte Arzneimittelforschung bereitstellen. Hierzu gehören die DNA-Sequenzierung und damit verbundene Dienste, die zum Aufbau der enormen Datensätze erforderlich sind, die die Grundlage für KI-Algorithmen bilden.

Einsatz medizinischer Geräte und Bildgebung

KI wird auch in der Bildgebung und Diagnostik eingesetzt, um Krankheiten besser erkennen und behandeln zu können. Dazu gehört auch Krebs, bei dem eine frühzeitige Erkennung von entscheidender Bedeutung ist. Bei Mammographien beispielsweise verbessert die KI-basierte 3D-Bildgebung die Chancen, invasiven Brustkrebs früher zu erkennen und die Anzahl der Bilder zu reduzieren, die Radiologen überprüfen müssen. Ein neuer Bluttest nutzt KI und maschinelles Lernen, um von Krebszellen ausgeschiedene DNA im Blutkreislauf zu identifizieren. Der Test kann zahlreiche Krebsarten erkennen, darunter auch solche, für die es keine Möglichkeit zur Früherkennung gibt, wie etwa Bauchspeicheldrüsenkrebs, Speiseröhrenkrebs, Eierstockkrebs und Leberkrebs. Er kann mit einer Genauigkeit von 88 % das mit der DNA verbundene Organ vorhersagen – eine Trefferquote, die sich mit der Zeit voraussichtlich noch verbessern wird.

Auch andere Krankheitskategorien, darunter die Aortenstenose, profitieren hiervon. Diese Herzerkrankung tritt auf, wenn sich die Aortenklappe verengt und das Blut nicht mehr normal fließen kann, was zu einer Belastung des Herzens führt. Heute wird die Krankheit weitgehend nicht ausreichend diagnostiziert und therapiert: Mehr als eine Million Patienten in den USA leiden an einer schweren Form der Aortenstenose, aber nur etwa 100.000 Menschen erhalten jährlich einen Transkatheter-Aortenklappenersatz (TAVR).

Um diese Lücke zu schließen, arbeitet ein TAVR-Hersteller mit Gesundheitssystemen zusammen, um mithilfe künstlicher Intelligenz elektronische Krankenakten zu durchforsten und Patienten zu kennzeichnen, die die Behandlungskriterien erfüllen, aber aus dem einen oder anderen Grund übersehen wurden. Wir sind davon überzeugt, dass sich dieser Aufwand im Laufe der Zeit auszahlen wird und zu höheren Überweisungs- und Behandlungsraten sowie einer besseren Versorgung der Patienten führt.

Betreuung vor und nach dem Eingriff

KI verbessert auch die Operationsergebnisse. Ein führender Hersteller robotergestützter Chirurgiesysteme beispielsweise erfasst und sammelt inzwischen Daten von Eingriffen, bei denen seine Instrumente zum Einsatz kommen. Operationen werden in Phasen unterteilt und Ärzte können deren Leistung im Verhältnis zum bestmöglichen Ergebnis untersuchen. Bei der Ermittlung dieser Ergebnisse hilft KI, indem sie Operationstechniken mit den Ergebnissen für die Patienten korreliert. Die Daten sollen Chirurgen ermöglichen, eine bestimmte chirurgische Tätigkeit zu untersuchen und das Ergebnis auf der Grundlage objektiver Maßstäbe zu verbessern. Und mit der Zeit könnte KI einen Chirurgen vielleicht warnen, wenn dieser während eines Eingriffs einen Schritt vergessen hat oder im Begriff ist, etwas zu tun, was statistisch gesehen die Fehlerwahrscheinlichkeit erhöht.

Auch im Gesundheitswesen nutzen Unternehmen zunehmend KI, um Verfahren in Echtzeit aufzuzeichnen und zu kodieren. Damit wollen sie eine der größten Ineffizienzquellen im US-Gesundheitssystem beseitigen: die Konnektivität zwischen Kostenträgern und Leistungserbringern. Im Jahr 2021 wurden laut einer Studie über Versicherer, die am US-Bundesmarkt teilnehmen, 17 % aller Gesundheitsansprüche abgelehnt, teilweise aufgrund falscher ^Kodierung.3 Neue KI-gestützte Systeme könnten zur Fehlerreduzierung beitragen und Marktchancen mit einem Jahresumsatz in Milliardenhöhe eröffnen.

WICHTIGE INFORMATIONEN

Der Gesundheitssektor unterliegt der staatlichen Regulierung und den Erstattungssätzen sowie der staatlichen Zulassung von Produkten und Dienstleistungen. Das kann sich erheblich auf Preise und Verfügbarkeit auswirken, und durch schnelle Veralterung von Medikamenten und den Ablauf von Patenten erheblich beeinflusst werden.

Concentrated investments in a single sector, industry or region will be more susceptible to factors affecting that group and may be more volatile than less concentrated investments or the market as a whole.