Künstliche Intelligenz revolutioniert das Gesundheitswesen

Philip van Hövell Health Analytics Leader, Data and Analytics, PwC Switzerland 06 Feb 2019

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen könnte Millionen von Menschen zu besseren Therapien und einer höheren Lebensqualität verhelfen. Im Beitrag der Sendung ECO von SRF werden die KI-basierte Gesundheitsapplikation "Predictive healthcare with real-world evidence for neurological disorders" (PHREND) und das Entwicklungsteam mit Amfin Bergmann von NeuroTransData (NTD) und Christian Westermann von PwC Schweiz vorgestellt.
Viel Potenzial für KI im Gesundheitswesen

Künstliche Intelligenz (KI) und selbstlernende Systeme kommen in immer mehr Bereichen zum Einsatz. Ob selbstfahrendes Auto, roboter-assistiertes Chirurgiesystem, prädiktive Fehlererkennung in Produktionsprozessen oder digitalisierter Kundenservice – all diese Anwendungen basieren auf Machine Learning und intelligenten Algorithmen. Während die Forschung, Entwicklung und Implementierung von künstlicher Intelligenz in Ländern wie China, Frankreich, Singapur oder Japan hohe Priorität geniesst, hat die Schweiz noch viel Aufholbedarf.

Studien von PwC zeigen, dass Schweizer Unternehmen in Sachen künstliche Intelligenz im internationalen Vergleich weit hinterher hinken. Während weltweit bereits 51 Prozent der Unternehmen mit KI arbeiten, sind es in der Schweiz erst 1 Prozent. Im Gegensatz zu anderen Ländern hat die Schweiz keine KI-Strategie auf Bundesebene, und manche Unternehmen nehmen die digitale Transformation zu zögerlich in Angriff. Damit Schweizer Unternehmen den Anschluss nicht verlieren und das Potenzial dieser Schlüsseltechnologie nutzen können, sollte der Bund klare regulatorische Rahmenbedingungen schaffen sowie Bildung und Forschung fördern.

Gerade im Gesundheitswesen ist viel Potenzial für KI-Anwendungen vorhanden. Selbstlernende Systeme entwickeln sich stetig weiter und finden Eingang in viele Bereiche der Medizin, wie zum Beispiel in die Bildanalyse. Künstliche Intelligenz kann viel schneller als jeder Arzt Bilder vergleichen und analysieren und Anomalien entdecken. Auch in der Entwicklung von neuen Medikamenten spielt KI eine wichtige Rolle und kann zu verkürzten Forschungszyklen führen. Bei Krankenkassen und in Spitälern führt die Automatisierung von Prozessen zu mehr Effizienz und Kostensenkungen. Eine vielversprechende KI-Initiative im Gesundheitswesen ist das von PwC lancierte Therapie Decision Support Tool.

Dank KI zur personalisierten MS-Therapie

"Predictive healthcare with real-world evidence for neurological disorders" – zu Deutsch: Prädiktive Gesundheitsversorgung bei neurologischen Störungen mit Daten aus dem Therapiealltag – ist die weltweit erste Webapplikation, die Ärzten und Patienten auf Knopfdruck eine datenbasierte Zweitmeinung zur Wirkung der personalisierten Behandlung von Multipler Sklerose (MS) liefert. Die KI-basierte Software wurde von PwC in Zusammenarbeit mit dem Ärztenetzwerk NeuroTransData (NTD) entwickelt. In einem Beitrag der Sendung ECO von SRF werden die Plattform und das Team dahinter mit Amfin Bergmann von NTD, Neurologe und Spezialist für Multiple Sklerose, und Christian Westermann von PwC Schweiz, Leiter Data & Analytics, vorgestellt.

"Predictive healthcare with real-world evidence for neurological disorders"ist das erste Prognosemodell, das die individuelle Wirkung verschiedener MS-Behandlungen berechnen kann. Es wird durch einen Algorithmus angetrieben, der auf der Basis von Daten von Behandlungen von 25’000 Patienten über einen Zeitraum von mehr als zehn Jahren genaue Voraussagen zur Wirksamkeit von personalisierten Therapien machen kann.

Um eine Prognose zu erhalten, gibt der Arzt zunächst die Daten des Patienten ein, wie z.B. Geschlecht, Alter, Zeitpunkt der MS-Diagnose, aktuelle Therapie und Vortherapien,  EDSS-Wert, Zeitpunkt des letzten Schubs und die Anzahl der Schübe in den vergangenen zwölf Monaten. Die Software wurde anhand dieser Faktoren so kalibriert, dass neue Patienten mit ähnlichen Eigenschaften den wahrscheinlichen zukünftigen Krankheitsverlauf nach Therapie aufgelistet zu sehen bekommen.

Anfim Bergmann erklärt: «Durch den Algorithmus können wir anhand der retrospektiven Daten in die Zukunft schauen. Das heisst, wir erfahren, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein Patient in einem definierten Zeitraum von zwei bis vier Jahren unter einem bestimmten Medikament schub- und progressionsfrei bleibt.» 

Die Applikation führt nicht nur zu einer besseren Lebensqualität der Patienten, sondern senkt auch die Gesundheitskosten, da das aufwändige Ausprobieren von Therapien wegfällt. Zurzeit ist das Tool auf die Behandlung der schubförmigen Multiplen Sklerose beschränkt, geplant ist jedoch, das ganze MS-Spektrum sowie andere neurodegenerative Krankheiten abzudecken. Christian Westermann betont: «Das Prinzip der Software ist nicht nur für neurologische Krankheiten wie MS, Migräne oder Parkinson anwendbar, sondern auch für ganz andere Krankheitsbilder.»

Ohne Umweg zur passenden Therapie

Die Plattform unterstützt den Arzt mit künstlicher Intelligenz, die für den individuellen Patienten beste Behandlungsmethode auszuwählen.

"Predictive healthcare with real-world evidence for neurological disorders" (PHREND) ...

  • macht verlässliche Prognosen zum Krankheitsverlauf unter Anwendung unterschiedlicher Multiple-Sklerose-Behandlungen
  • ermöglicht den personalisierten Vergleich verschiedener Therapien
  • liefert Ärzten und Patienten eine Zweitmeinung und erhöht somit die Sicherheit und Transparenz der Therapiewahl
  • führt zu einer besseren Lebensqualität der Patienten und senkt die Gesundheitskosten

 

Kontaktieren Sie uns

Christian B. Westermann

Partner and Leader Data and Analytics, PwC Switzerland

Tel.: +41 58 792 27 97

Philip van Hövell

Health Analytics Leader, Data and Analytics, PwC Switzerland

Tel.: +41 58 792 10 76