Künstliche Intelligenz – höhere Effizienz und deutliche Kostenersparnisse in der Healthcare-Branche

Kai Brüning und Kristoffer Karl Unterbruner, apoAsset
Kai Brüning und Kristoffer Karl Unterbruner / Bild: apoAsset
Schon bevor ChatGPT Schlagzeilen gemacht hat, hat Künstliche Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen Einzug gehalten. Das beginnt mit der Entwicklung neuer Wirkstoffe und reicht bis zum Gesundheitsmanagement. In den verschiedenen Bereichen sind regelrechte Quantensprünge zu erwarten.
Die Entwicklung neuer Medikamente ist in der Regel sehr zeit- und kostenaufwendig. Einen neuen Wirkstoff zu entwickeln und zur Marktreife zu bringen, kann bis zu zwei Milliarden Dollar kosten. Zudem scheitert das Gros der neuen Therapien in einer der drei klinischen Testphasen und bekommt nie die Zulassung der Gesundheitsbehörden.
 
Die Arzneimittelentwicklung beruht auf enormen Mengen von Daten. Diese lassen sich durch automatisierte Algorithmen, also KI, sehr viel schneller und effizienter auswerten als mit herkömmlichen Verfahren. Schon vor Beginn der aufwendigen klinischen Tests lässt sich mit KI die Erfolgswahrscheinlichkeit eines neuen Wirkstoffs eingrenzen und abschätzen. Die Entwicklung eines wenig aussichtsreichen Medikaments kann so bereits in einem frühen Stadium korrigiert oder ganz gestoppt werden, was unnötige Kosten spart. Schon heute nutzt eine Vielzahl der Medikamentenentwickler KI im Bereich Forschung und Entwicklung.
 
Die Einsparpotenziale sind enorm. So lässt sich durch KI bei der Entwicklung neuer Medikamente schon heute rund 20 Prozent der Zeit einsparen. Gleichzeitig kann die Fehlerquote ebenfalls um ein Fünftel gesenkt werden. Beides zusammen sorgt für eine Kostenreduktion von ebenfalls 20 Prozent. Und die Potenziale sind hier längst noch nicht ausgeschöpft (Quelle: Drug Discovery Today, Volume 6, Issue 2, 2021).

Kooperation zwischen Moderna und IBM

Durch KI mischen plötzlich Unternehmen im Healthcare-Sektor mit, die eigentlich aus ganz anderen Bereichen kommen. Beispielsweise plant Moderna, bekannt für seinen Covid-19-Impfstoff, Quantencomputing und KI einzusetzen, um neue mRNA-Medikamente zu entwickeln. Dabei stellt IBM Hardware, Software und Wissenschaftler zur Verfügung, um den Impfstoffhersteller dabei zu stützen, die Eigenschaften eines Moleküls vorherzusagen. Auch andere Tech-Konzerne wie Amazon, die Alphabet-Tochter Google oder Apple sind mittlerweile mit digitalen Anwendungen im Healthcare-Markt unterwegs.
 
Bei der Diagnostik kommt KI ebenfalls mittlerweile zum Einsatz. Beispielsweise nutzt das amerikanische Unternehmen Median Technologies Algorithmen für die Bildanalyse. Dadurch lassen sich aus Aufnahmen aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen, um Patientinnen und Patienten dadurch besser behandeln zu können. Mit seiner Technologie unterstützt Median aber auch Biopharmaunternehmen bei ihren klinischen Onkologiestudien.
 
Auch Contract-Research-Unternehmen wie LabCorp und CMIC nutzen KI. Diese arbeiten in der Regel im Auftrag größerer Pharmafirmen. Der Dienstleister LabCorp nutzt beispielsweise KI zur Analyse von Laborergebnissen. Konkret geht es darum, in großen Datenmengen Muster und Trends zu erkennen, die sich mit traditionellen statistischen Methoden nur schwer aufspüren lassen. Letztendlich steigen dadurch die Qualität und die Genauigkeit der Versorgung von Patientinnen und Patienten.
 
Ein weiteres Einsatzgebiet von KI stellen die Früherkennung und Steuerung von Pandemien dar. Dass hier Zeit eine entscheidende Rolle spielt, dürfte spätestens seit Corona allen klar geworden sein.
 
Schon weiter fortgeschritten ist die Verwendung von automatisierten Algorithmen in der Telemedizin. Rund zwei Drittel der ersten ärztlichen Konsultationen sind eigentlich ohne dessen physische Anwesenheit möglich. Das belegen mehrere Studien. Allerdings ist Telemedizin ausgesprochen komplex und geht über einen herkömmlichen Videocall weit hinaus. Dabei kann KI die Prozesse im Hintergrund steuern und verbessern. Vereinfacht ausgedrückt können die entsprechenden Algorithmen Ärzte/innen, Patienten/innen, Abrechnungsdienstleister und Versicherungen optimal zusammenführen. Zu den bekanntesten Vertretern aus diesem Bereich zählt sicherlich das amerikanische Unternehmen Teladoc.
 
Beim Gesundheitsmanagement handelt es sich um ein weiteres Einsatzgebiet von KI. Hier lassen sich prinzipiell alle Daten und Prozesse digitalisieren. Davon profitieren dann auch die Diagnostik und Behandlung in den Kliniken, Praxen, Laboren und die Gesundheitsämter arbeiten effizienter.

Quantensprünge wahrscheinlichf

Innerhalb nur weniger Jahre hat das Internet das Leben der Menschen und die gesamte Wirtschaft grundlegend verändert. Eine ähnlich disruptive Entwicklung zeichnet sich jetzt auch bei KI ab. Themen, die heute noch wie Zukunftsmusik klingen, werden voraussichtlich schon in absehbarer Zeit ganz normal zum Alltag gehören.
Kai Brüning ist Senior Portfolio Manager Healthcare der apoAsset und Mitglied der Life Science Kommission der Deutschen Vereinigung für Finanzanalyse und Asset Management (DVFA). Der Diplom-Kaufmann und DVFA Investment Analyst verfügt über 20 Jahre Investment-Erfahrung im weltweiten Gesundheitsmarkt. Als mehrfach ausgezeichneter Fondsmanager verantwortet er unter anderem die globalen Gesundheitsfonds apo Medical Opportunities, apo Digital Health, apo Medical Balance sowie apo Emerging Health. Kristoffer Karl Unterbruner ist seit 5 Jahren Healthcare-Analyst und Portfolio Manager bei der Medical Strategy GmbH. Er hat an der Universität Wien Molekularer Biotechnologie mit Schwerpunkt Immunologie studiert.

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