Zukunft der künstlichen Intelligenz in der Gesundheitsversorgung

Foto: Franki Chamaki on Unsplash Rasche Fortschritte und innovative Ansätze im Bereich künstlicher Intelligenz (KI) versprechen große Potenziale für die Diagnostik und Therapie von Krankheiten. Wissenschaftler/innen der Universität Witten/Herdecke (UW/H) legen nun Daten einer breiten Registerdatenanalyse vor, die Einblicke in die Forschungs- und Entwicklungspipeline bei Algorithmus-basierten Gesundheitsinnovationen bieten sollen.

In vielen Bereichen der Gesundheitsversorgung versprechen Ansätze KI große Chancen und Unterstützung für Patienten/innen sowie Ärzte/innen. Doch bevor diese Ansätze in der klinischen Praxis eingesetzt oder von Krankenkassen finanziert werden können, sind umfangreiche klinische Studien durchzuführen. Ziel dieser Studien ist es – wie bei allen medizinischen Produkten –, valide Daten über die Sicherheit und Wirksamkeit der Anwendungen bei einer statistisch relevanten Patientenzahl zu gewinnen. Dies führt dazu, dass der Entwicklungs- und Zulassungsprozess von digital-gestützten medizinischen Produkten teils mehr als zehn Jahre dauert und mit hohen (Finanzierungs-)Risiken verbunden ist.

An der Universität Witten/Herdecke wurde nun die weltweit größte Datenbank zur Registrierung klinischer Studien mit Blick auf die Entwicklung und den Forschungsstand bei Algorithmen-basierten Innovationen untersucht. Hierbei zeigte sich, dass die Anzahl registrierter Studien mit algorithmischen Ansätzen seit 2015 von Jahr zu Jahr gestiegen ist, mit einem besonders deutlichen Anstieg in 2019 und 2020. Darüber hinaus wurde deutlich, dass algorithmische Ansätze mittlerweile für eine Vielzahl medizinischer Fragestellungen entwickelt und in den Zulassungsprozess gebracht werden. „Neben der medizinischen Bildgebung werden Studien zu digitalen Ansätzen vor allem in der Kardiologie, Psychiatrie, Anästhesie/Intensivmedizin und Neurologie initiiert", weiß Dr. Claus Zippel, Erstautor der Studie*. 


Die Wissenschaftler/innen werteten auch Parameter zur Studienorganisation und -finanzierung aus. Dabei wurde deutlich, dass die Mehrzahl der Studien zu Algorithmen-basierten Ansätzen zwar weiterhin von akademischen Einrichtungen initiiert werden, jedoch zunehmend Finanzmittel aus der Industrie hierfür bereitgestellt werden. „Die Entwicklung digitaler Gesundheitsprodukte ist aufgrund regulatorischer Hürden mit teils hohen Risiken für Investoren verbunden. Die zunehmende Finanzierung aus Industriemitteln lässt daher vermuten, dass die digitale Transformation in diesem Bereich Fahrt aufnimmt", ordnet Prof. Dr. Sabine Bohnet-Joschko die Ergebnisse ein.


In Zahlen bedeutet das: Insgesamt wurden 358 in die Analyse aufgenommen. 82% wurden von Universitäten bzw. Krankenhäuser finanziert, 18% von der Industrie. 96% fanden national, 4% international statt. Die Rekrutierung für die Studien fanden zu 47% in den USA, zu 37% in Europa und zu 15% in Asien statt. Die Studien bezogen sich zu 12% auf Bildgebung, zu jeweils 11% auf Kardiologie, Psychiatrie, Anästhesie/Intensivpflege sowie Neurologie 10%.

*Quelle: Originalpublikation (Open Access), Zippel C, Bohnet-Joschko S. Rise of Clinical Studies in the Field of Machine Learning: A Review of Data Registered in ClinicalTrials.gov, International Journal of Environmental Research and Public Health 2021; 18(10): 5072. doi: 10.3390/ijerph18105072; Foto: Franki Chamaki on Unsplash ; PM 13-2021-2


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