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04.09.2019

Die USA sehen im Gesundheitswesen enormes Potenzial für künstliche Intelligenz

Politik legt Schwerpunkt auf Behandlung von Sepsis / Von Heiko Steinacher

San Francisco (GTAI) - Immer mehr US-Technologieunternehmen drängen in den Healthcare-Bereich vor. Die USA investieren hohe Beträge in die Spitzenforschung zur künstliche Intelligenz.

Künstliche Intelligenz (KI) kann dabei helfen, Krankheiten effizienter zu diagnostizieren, Medikamente zu entwickeln und Behandlungen zu personalisieren. Das Marktpotenzial ist riesig. "Bei seltenen Erkrankungen dauert es in den USA im Schnitt sieben Jahre, bis die richtige Diagnose steht", sagt Daniel Nathrath, Co-Gründer des Berliner Gesundheits-Start-ups Ada Health. In einem Bericht aus 2017 schätzte das Beratungsunternehmen Accenture das jährliche Einsparpotenzial durch Nutzung von KI im US-Gesundheitswesen bis zum Jahr 2026 auf knapp 150 Milliarden US-Dollar (US$).

DeepMind entwickelt KI zum Errechnen von 3D-Strukturen von Proteinen

Das zum Google-Konzern gehörende Unternehmen DeepMind hat eine KI entwickelt, die auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. Sie kann die Faltung neuer Proteine genauer vorhersagen als andere Computerprogramme. Fachleute erwarten dadurch große Fortschritte in der Molekularbiologie. Denn mit Kenntnis der Zusammenhänge von Gensequenzen und Proteinstrukturen lässt sich die Biologie der Organismen besser verstehen, wodurch sich neue Möglichkeiten zur Heilung von Krankheiten eröffnen.

Wie aus Branchenkreisen verlautet, wurden in den USA bis zum Frühjahr 2019 rund 25 KI-Medizinprodukte zugelassen. Noch aber fehlt dafür ein Rechtsrahmen. Im April 2019 hat die FDA nun ein regulatorisches Rahmenwerk für den KI-Einsatz in Medizinprodukten vorgeschlagen. Ihre Sichtweise zur KI mit einem Link zu ihrem Diskussionspapier veröffentlicht die FDI auf ihrer Website: https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/artificial-intelligence-and-machine-learning-software-medical-device

Bisher konzentrieren sich die US-Forschung und erste Anwendungen weitgehend auf Diagnosemodelle, unter anderem zum Nachweis akuter Nierenerkrankungen und der diabetischen Retinopathie, einer durch die Zuckerkrankheit hervorgerufenen Erkrankung der Netzhaut des Auges, sowie zur Klassifizierung von Hautkrebs.

Neben Google rückt auch Amazon stärker in den Bereich Gesundheitsdienste vor. Pressemeldungen zufolge hat der Onlinehändler eine Deep Learning Software entwickelt, die digitale Patientenakten gezielt nach Details durchsucht, um Ärzten so eine optimale Behandlung zu ermöglichen. Die Software wurde in einem Krebsforschungszentrum in Seattle getestet und soll dort auch eingesetzt werden, um auf Basis ihres Krankheitsverlaufs geeignete Testpatienten für bestimmte Medikamente zu finden.

KI kann die Zahl invasiver Eingriffe reduzieren

Zu den KI-Vorreitern im Krankenhausbereich zählt Geisinger Health. Der US-amerikanische Krankenversicherer und Klinikbetreiber setzt ein maschinelles Lernmodell ein, um zum Beispiel Blutungen im Gehirn anhand von Computertomografie (CT)-Scans zu erkennen. Wenn der zugrunde liegende Algorithmus Blutungen erkennt, erfolgt automatisch eine Notfallmeldung an die Radiologie. Dadurch lässt sich die Diagnosezeit von kritischen Fällen im Ambulanzbereich erheblich reduzieren.

KI kann auch bei der Diagnose von Krankheiten helfen, die sonst nur durch invasive Eingriffe erkennbar wären, wie spezielle Herzmuskelerkrankungen. Dabei werden unter anderem Smartwatches mit Elektrokardiografie (EKG)-Sensoren verwendet. Wie die Genauigkeit von EKG-Messungen selbst mittels KI verbessert werden kann, untersucht eine Arbeitsgruppe an der Gesundheitsbehörde National Institutes of Health. So ist KI zum Beispiel in der Lage, einen unregelmäßigen Herzschlag "abzufangen".

Google investiert stark in KI-gestützte Vorhersagemodelle

KI dient aber zum Beispiel auch dazu, Gewebeveränderungen zu prognostizieren. So haben Forscher des Naval Medical Center San Diego und Google AI, eine Abteilung von Google für KI-Forschung, eine Software erfunden, die mithilfe von Algorithmen die Krebsfrüherkennung verbessert. Außerdem hat Google AI nach eigenen Angaben ein KI-System entwickelt, das die Wahrscheinlichkeit einer Rückeinweisung ins Krankenhaus vorhersagen kann. Und zusammen mit dem Forschungsunternehmen Verily eines, mit dem sich das Risiko von Herz-Kreislauf-Erkrankungen abschätzen lässt.

DeepMind-Forscher haben gemeinsam mit dem Kriegsveteranenministerium (U.S. Department of Veterans Affairs; VA) ein Deep Learning System entwickelt, das lebensbedrohliche Nierenverletzungen bis zu 48 Stunden früher erkennen kann, noch bevor Patientenzustände kritisch werden. Das VA versorgt mehr als 9 Millionen Patienten in 1.255 Einrichtungen und bildet damit das größte integrierte Versorgungssystem der USA.

Ein weiteres Einsatzfeld für KI im Gesundheitswesen ist die Betreuung älterer Personen. KI ermöglicht es Menschen, länger selbständig zu leben, ohne die Sicherheit zu gefährden, sodass auch dieser Teilmarkt als besonders lukrativ gilt. So können kameragestützte Motion-Tracking-Systeme mit komplexen Bilderkennungsalgorithmen Betreuern Informationen darüber liefern, ob bei Ereignissen wie einem Sturz weitere Untersuchungen notwendig sind. AiCare aus San José, Kalifornien, hat ein Gerät zur 24-Stunden-Überwachung entwickelt, das Musteränderungen im Verhalten des Trägers erkennt und dann Betreuer darüber sofort benachrichtigt.

Politik fördert öffentlich-private Partnerschaften zur Sepsisbekämpfung

Als lebensbedrohlichen Zustand, den es zu bekämpfen gilt, hebt das Weiße Haus auf seiner Website Sepsis (Blutvergiftung) hervor. Dadurch kommen jedes Jahr 250.000 Amerikaner ums Leben. Das Ministerium für Gesundheitspflege und Soziale Dienste (U.S. Department of Health and Human Services) will daher medizinische Innovationen mithilfe maschineller Lernalgorithmen in der Sepsisdiagnostik und -behandlung fördern, unter anderem durch Partnerschaften von öffentlichen und privaten Institutionen (nähere Informationen unter: https://drive.hhs.gov/partner.html).

Darüber hinaus lobt das Ministerium Technologiewettbewerbe ("health tech sprints") aus mit dem Ziel, ein KI-basiertes Ökosystem für neue Behandlungsformen zu entwickeln. Für den Wettbewerb "AI Health Outcome Challenge", den die Bundesbehörde Centers for Medicare & Medicaid Services gemeinsam mit anderen Organisationen gegründet hat, stehen 1,65 Millionen US$ an Fördermitteln bereit.

Schwachpunkt: Datenschnittstellen

Für institutionsübergreifende Anwendungen fehlen dagegen oft geeignete Datenschnittstellen. Die einzelnen Systeme interagieren schlecht oder gar nicht. Ärzte, Kliniken und Apotheken arbeiten auf unterschiedlichen technologischen Niveaus. Bislang gibt es weder eine nationale Plattform für den Datenaustausch noch ein Dateninterface für Patienten. Die Integration der verschiedenen Quellsysteme (KI-Systeme, Archive, Drittanwendungen) wäre ein wichtiger Baustein für weitere Fortschritte in den Bereichen Elektronische Patientenakte, Krankenhausinformationssysteme und Big-Data-Anwendungen.

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Webinar zum digitalen Gesundheitsmarkt in den USA

Hinweis: Die Exportinitiative Gesundheitswirtschaft des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) bietet am 9. Oktober 2019, 16:00 bis 17:00 Uhr, ein Webinar zum digitalen Gesundheitsmarkt in den USA an. Die GTAI-Präsentation dazu erhalten die Webinarteilnehmer im Nachgang. Nähere Informationen dazu finden Sie unter https://www.exportinitiative-gesundheitswirtschaft.de, "Aktuelles".

Weitere Informationen zu Wirtschaftslage, Branchen, Geschäftspraxis, Recht, Zoll und Ausschreibungen in den USA finden Sie unter: http://www.gtai.de/usa

Dieser Artikel ist relevant für:

USA Gesundheitswesen allgemein, Medizintechnik, allgemein, Digitalisierung

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