Advanced Analytics für verbesserte Gesundheitsforschung
Bereiche wie Logistik oder Supply Chain profitieren schon heute stark von digitalen Prozessen und Automatisierung. Doch auch das Gesundheitswesen steht vor einer großen digitalen Transformation – und Künstliche Intelligenz (KI) spielt dabei eine zentrale Rolle. Mithilfe von Machine Learning können beispielsweise Röntgenbilder automatisch ausgewertet und präzisere Diagnosen gestellt werden. Außerdem helfen KI-Modelle bereits heute, Demenz mit einer Wahrscheinlichkeit von bis zu 90 Prozent frühzeitig zu erkennen oder Brustkrebs nicht nur zu diagnostizieren, sondern auch gezielt zu therapieren – etwa durch die Vorhersage, wie ein Patient auf eine Chemotherapie reagieren wird.
Ein Projekt mit viel Potenzial
Auch in der medizinischen Forschung ist Künstliche Intelligenz kaum noch wegzudenken. Besonders bei der Auswertung riesiger Datenmengen hilft sie, Zusammenhänge und Muster zu erkennen, die dem Menschen verborgen bleiben würden. Ein aktuelles Forschungsprojekt zeigt, wie KI in der Praxis eingesetzt werden kann – zur Diagnose seltener neuromuskulärer Erkrankungen.
Diese Krankheiten gehören zu den neurologischen Erkrankungen und sind oft genetisch bedingt. Sie können schwer verlaufen und erfordern eine möglichst frühe Diagnose, um rechtzeitig Therapien einzuleiten. Im Rahmen des NRW-Leitmarktwettbewerbs Lebenswissenschaften, gefördert vom Wissenschaftsministerium und dem Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE.NRW), sollen Gen- und Protein-Signaturen als Grundlage für ein neues Diagnosesystem untersucht werden.
Da diese Erkrankungen selten sind, haben große Pharmakonzerne bislang wenig Interesse an der Forschung – für Betroffene ist die medizinische Aufklärung jedoch entscheidend. Aktuell bleiben etwa 50 Prozent der Fälle trotz intensiver Genanalysen ungeklärt. Die Kombination von Gen- und Proteinanalyse hat aber bereits erste Erfolge gezeigt und neue genetische Varianten identifiziert.
Eine besondere Chance bietet die sogenannte proteomische Analyse: Sie untersucht Proteine im Blut und könnte eine kostengünstige und frühzeitige Diagnose ermöglichen – weit bevor eine aufwändige Muskelbiopsie oder Genanalyse notwendig ist. Dafür muss allerdings zunächst klar sein, welche Proteinwerte mit welchen Genmutationen in Zusammenhang stehen – und genau hier kommt KI ins Spiel.
Wie KI die Forschung verändert
Um Zusammenhänge zwischen Genen, Proteinen und Patientendaten zu erkennen, braucht es intelligente Algorithmen. Diese werden mit Daten aus verschiedenen Kliniken trainiert und lernen, Muster zu identifizieren, die auf bestimmte genetische Defekte hinweisen. So kann eine KI-basierte Diagnostik die Erkennung von Krankheiten deutlich beschleunigen und verbessern.
Das Projekt läuft über drei Jahre und zeigt, wie wertvoll Künstliche Intelligenz für die moderne Medizin ist. Durch die Kombination von Data Analytics und Machine Learning lassen sich Millionen von Datensätzen in kürzester Zeit auswerten – eine Aufgabe, die manuell kaum zu bewältigen wäre. Das Ergebnis: präzisere Diagnosen, bessere Therapien und langfristig die Chance, Krankheiten weltweit früher zu erkennen oder sogar zu verhindern.
Fazit
KI ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern bereits heute ein mächtiges Werkzeug in der Gesundheitsforschung. Sie hilft Ärztinnen, Ärzten und Wissenschaftlern, komplexe Daten zu verstehen, Diagnosen zu präzisieren und Behandlungen zu personalisieren. Die Chancen sind enorm – von effizienteren Prozessen bis hin zu lebensrettenden Erkenntnissen. Gleichzeitig ist es wichtig, ethische und datenschutzrechtliche Fragen im Blick zu behalten, um das volle Potenzial verantwortungsvoll zu nutzen.
