Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen: Wie KI Diagnosen und Therapien revolutioniert
Bereiche wie Logistik oder Supply Chain profitieren schon heute stark von digitalen Prozessen und deren Effizienz. Doch auch die Gesundheitsbranche steht vor einem großen Wandel – angetrieben durch Künstliche Intelligenz (KI). Mithilfe von Maschinellem Lernen lassen sich beispielsweise Röntgenbilder schneller und präziser auswerten, was Ärztinnen und Ärzte bei der Diagnose unterstützt. KI hilft außerdem bei der Früherkennung von Krankheiten wie Demenz – mit einer Genauigkeit von bis zu 90 Prozent – oder Brustkrebs. In diesem Fall kann KI nicht nur frühzeitig auf ein Risiko hinweisen, sondern sogar passgenaue Therapieempfehlungen geben, etwa wie ein Patient auf eine Chemotherapie reagieren könnte.
Ein Projekt mit viel Potenzial
Auch in der Gesundheitsforschung ist der Einsatz von KI nicht mehr wegzudenken – besonders, wenn es um die Auswertung großer Datenmengen und die Erkennung komplexer Zusammenhänge geht.
Ein aktuelles Forschungsprojekt zeigt eindrucksvoll, wie moderne Technologien die Arbeit in der Medizin unterstützen können. Es beschäftigt sich mit seltenen neuromuskulären Erkrankungen – einer Untergruppe neurologischer Krankheiten, die häufig genetisch bedingt sind und in manchen Fällen tödlich verlaufen.
Im Rahmen des NRW-Leitmarktwettbewerbs Lebenswissenschaften, koordiniert vom Wissenschaftsministerium gemeinsam mit dem EFRE.NRW (Europäischer Fonds für regionale Entwicklung), werden Gen- und Protein-Signaturen untersucht, um ein neues Diagnosesystem für diese Erkrankungen zu entwickeln.
Da nur rund 2,6 von 10.000 Kindern betroffen sind, gilt die Forschung für die Pharmaindustrie als wenig lukrativ – umso wichtiger sind öffentliche Projekte wie dieses.
Warum das Projekt so wichtig ist
Neuromuskuläre Erkrankungen werden durch Mutationen in mehreren hundert Genen verursacht. Trotz intensiver genetischer Analysen bleiben jedoch etwa 50 Prozent der Fälle ungeklärt. Die Kombination von Gen- und Proteinforschung hat bereits erste Erfolge gebracht – doch bisher fehlen umfassende klinische Daten, um Algorithmen für gezielte Mustererkennung zu trainieren.
Bisher kann die Krankheit nur durch Genanalysen oder Muskelbiopsien festgestellt werden – beides teure und teils invasive Verfahren, die oft erst spät im Krankheitsverlauf durchgeführt werden.
Zukünftig sollen sogenannte proteomische Analysen diese Lücke schließen. Dabei werden mithilfe einer einfachen Blutprobe Proteine untersucht, die auf bestimmte Genmutationen hinweisen. Diese Methode ist deutlich günstiger, schneller und weniger belastend für die Patienten.
Damit das funktioniert, muss zunächst der Zusammenhang zwischen Proteinwerten und bestimmten Genmutationen eindeutig hergestellt werden – und hier kommt Künstliche Intelligenz ins Spiel.
Wie Algorithmen Diagnosen verbessern
Um eine Verbindung zwischen Genen, Proteinen und weiteren Patientendaten herzustellen, sind moderne Datenanalyseverfahren entscheidend. Mit einem speziell entwickelten Algorithmus, der auf Basis umfangreicher Datensätze trainiert wird, lassen sich Muster erkennen, die genetische Defekte präzise vorhersagen können.
Das Ziel: eine schnellere, sicherere und personalisierte Diagnosestellung, die nicht nur die Beratung verbessert, sondern auch die rechtzeitige Behandlung ermöglicht.
Das Projekt läuft über drei Jahre und zeigt, welchen enormen Einfluss Data Analytics und KI auf das Gesundheitswesen haben können. Durch automatisierte Datenanalysen lassen sich Millionen von Informationen in kürzester Zeit verarbeiten – und damit neue Erkenntnisse gewinnen, die Leben retten können.
Fazit
KI in der Medizin ist längst keine Zukunftsvision mehr. Ob bei der Früherkennung, der Diagnose oder der Therapieplanung – intelligente Systeme können Ärztinnen und Ärzte gezielt unterstützen und Forschung auf ein neues Niveau heben.
Datengetriebene Forschung könnte künftig nicht nur Krankheiten früher erkennen, sondern langfristig auch dabei helfen, sie vollständig zu verhindern.
Wo siehst du die größten Chancen für Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen? Und wo mögliche Risiken?
