Stellen Sie sich eine Patientin mit Brustkrebs vor, der eine Standard-Chemotherapie verschrieben wurde. Der Patient schließt die Behandlung ab und stellt dann fest, dass sich der Krebs immer noch ausbreitet. Bei weiteren Gentests wurde festgestellt, dass ein Patient eine seltene Mutation aufweist, die ihn gegen die Standardbehandlung resistent gemacht hat. Anschließend wird Präzisionsmedizin eingeführt, die auf ihr spezifisches genetisches Profil zugeschnitten ist. Es wird eine gezielte Therapie entwickelt, die Krebszellen erfolgreich bekämpft, ohne gesundes Gewebe zu schädigen. Würden wir das nicht alle wollen, wenn wir gegen Krebs kämpfen würden? Das ist die Kraft der personalisierten Medizin oder Präzisionsmedizin, wie manche sie nennen.
Viel zu lange haben die Ärzte Behandlungen und Medikamente verschrieben, die für den Durchschnittsmenschen am besten geeignet sind. Es geht normalerweise nicht auf die einzelnen Nuancen ein, die eine Rolle spielen könnten, um die Behandlung zu verbessern oder zu behindern. Ziel der personalisierten Medizin (PM) ist es, dieses Problem zu lösen, indem sie sicherstellt, dass der richtigen Person zur richtigen Zeit die richtige Behandlung verabreicht wird. Während es in der reaktiven Patientenversorgung viele Fortschritte gibt, eröffnet PM auch viele Möglichkeiten in der präventiven Patientenversorgung. Aber trotz all seiner Versprechen ist PM noch nicht zum Mainstream geworden und es gibt viele Eintrittsbarrieren.
Die Hauptgrundlage von PM sind genomische Tests, die datenintensiv sind und sich in der Vergangenheit nur sehr schwer in großem Maßstab durchführen ließen. Die Notwendigkeit einer Umschulung von Ärzten, um sich stärker auf den Patienten als auf die Krankheit zu konzentrieren. Die Gesundheitssysteme zu aktualisieren, um zusätzliche Medikamente und Krankheiten zu ermöglichen + Behandlungskombinationen ist eine umfassende regulatorische und betriebliche Überarbeitung
Angesichts der technologischen Fortschritte speziell im Bereich der KI gibt es jedoch klare Vorstellungen davon, sie zum Mainstream zu machen, da sowohl größere medizinische Einrichtungen diese Praktiken bereits in Eigenregie übernehmen, als auch neuere Gesundheitstechnologie-Start-ups innovative und bahnbrechende Lösungen entwickeln PM mehr Mainstream. Hier sind einige der Möglichkeiten, wie KI dazu beiträgt, die Einführung von PM zu beschleunigen:
Analyse riesiger Datensätze – Verarbeitung und Analyse riesiger Mengen an Patientendaten, einschließlich genetischer Informationen, Krankengeschichte und Ergebnissen klinischer Studien, um Muster und Trends zu identifizieren, die für Menschen möglicherweise nicht erkennbar sind, und sie in verbrauchbare Datensätze zu sequenzieren, die medizinisch weiter analysiert werden können Profis. Ohne KI und modernste Computergeräte ist dies eine nahezu unmögliche Aufgabe im großen Maßstab und eine große Hilfe für die PM-Sache. Vorhersage des Krankheitsrisikos – Die Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Vorhersage des Risikos eines Patienten für die Entwicklung bestimmter Krankheiten auf der Grundlage seiner individuellen Merkmale, Lebensstilfaktoren und genetischen Ausstattung wird zu einem wichtigen Faktor für die Vorsorge. Ärzte können personalisierte Pläne für Personen mit hohem Risiko erstellen und Lebensstil, Ernährungsumstellungen usw. empfehlen. Durch die Integration der Datenquellen von Edge-Patientenüberwachungsgeräten wie Herzfrequenzmonitoren, Diabetesmonitoren, CPAP-Geräten usw. können Ärzte auch wertvolle Daten zentral abrufen und verwalten Nehmen Sie in Echtzeit Änderungen an präventiven Empfehlungen vor. Entwicklung gezielter Behandlungen – Durch die Analyse von Patientendaten kann KI Forschern dabei helfen, neue Medikamente und Therapien zu entwickeln, die für bestimmte Patientengruppen wirksamer sind und weniger Nebenwirkungen haben. Vor allem im Bereich der Arzneimittelentwicklung erfreuen sich KI-entwickelte Medikamente zunehmender Beliebtheit und tragen dazu bei, die Erfolgswahrscheinlichkeit klinischer Studien deutlich zu verbessern, die in der Vergangenheit aufgrund des hohen Kosten- und Zeitaufwands für die Gewinnung guter repräsentativer Studiendaten sehr gering war. Optimierung von Behandlungsplänen – KI kann Gesundheitsdienstleistern dabei helfen, die am besten geeigneten Behandlungsoptionen für einzelne Patienten auf der Grundlage ihrer einzigartigen Merkmale und der neuesten medizinischen Forschung auszuwählen. KI-unterstützte Genesung – Mithilfe personalisierter Assistenten können die meisten Patienten eine Genesungsreise unternehmen, die genauer überwacht wird und zum richtigen Zeitpunkt durch ausgelöste Warnungen usw. angemessene Personalinterventionen durchgeführt werden. Überwachung des Patientenfortschritts – KI-gestützte Systeme können den Patientenfortschritt über mehrere Monate hinweg verfolgen Zeit, mögliche Komplikationen frühzeitig erkennen und Behandlungspläne bei Bedarf anpassen.
Ein wichtiger Faktor beim Einsatz von KI für PM werden auch die Governance- und Datenschutzkontrollen sein, die für die skalierte Einführung eingeführt werden. Die aktuellen Vorschriften müssen möglicherweise überarbeitet werden, um die gemeinsame Nutzung und Zugänglichkeit von Daten auf globaler Ebene zu verbessern. Auch die Kosten für Genomtests und andere rechenintensive Ressourcen müssen zunächst subventioniert werden, damit diese nicht nur zur Medizin der Reichen werden, sondern auch über die wirtschaftlichen Grenzen hinausgehen können. Auch angemessene Datenrichtlinien und die Aufrechterhaltung einer ethischen Umsetzung der ML-Modelle werden für den Massenerfolg von entscheidender Bedeutung sein.
PM ist keine Science-Fiction, sondern Realität
Das vielleicht Spannendste an PM ist, dass es nicht zu schön ist, um wahr zu sein, und dass es heute echte Innovationen vorantreibt. Biotechnologie-Startups nutzen beispielsweise bereits KI, um die Proteinanalyse zu revolutionieren und die Vorhersagezeiten zu verkürzen.
Darüber hinaus nutzen Teams KI, um die Art und Weise, wie wir Krebszellen erkennen, zu revolutionieren. Beispielsweise ist der Nachweisprozess von Krebszellen derzeit unglaublich zeitintensiv und erfordert, dass qualifizierte medizinische Teams jede Probe unter einem Mikroskop scannen, was zu Verzögerungen bei Tests und Patientenbehandlungen führt. Durch KI wird es jedoch möglich, die Bestimmung der Zellnormalität zu automatisieren – mithilfe des Ähnlichkeitsabgleichs, um normale Zellen und Anomalien schnell mit einer Datenbank bekannter Läsionen zu vergleichen – und so die Zeit, die zum Erkennen potenziell krebsartiger Zellen benötigt wird, drastisch zu reduzieren.
Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie wirkungsvoll PM sein kann. Und wenn die richtigen Ressourcen in den Raum investiert und die richtigen Leitplanken geschaffen werden, ist das Potenzial für PM, die Patientenversorgung neu zu definieren, geradezu umwerfend.
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Vrinda Khurjekar ist Leiterin des AMER-Geschäfts bei Searce. Vrinda ist ein Technikfreak, der zur Führungskraft in der Wirtschaft geworden ist. Ihre Leidenschaft ist es, die technologiebasierte Transformation voranzutreiben und Unternehmen dabei zu helfen, durch den Einsatz der neuesten Technologien zukunftsorientiert zu werden. Vrinda war in den letzten 15 Jahren in verschiedenen Rollen bei Searce tätig und ein Kernmitglied des globalen Führungsteams von Searce. Vrinda war persönlich daran beteiligt, viele große Kunden auf ihrem Weg zur digitalen Transformation zu begleiten. Vrinda glaubt an die Kraft des Einfühlungsvermögens gegenüber den Kunden, indem sie Kunden und Partnern zuhört und jedem, mit dem sie zusammenarbeitet, ein vertrauenswürdiger Partner ist.
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