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Digitalisierung für das personalisierte Gesundheitswesen

Digitalisierung für das personalisierte Gesundheitswesen

Wichtige Trends und Durchbrüche bei der Digitalisierung für die Zukunft eines nachhaltigen, personalisierten Gesundheitswesens.

Was bedeutet personalisierte Gesundheitsvorsorge?

Personalisierte Gesundheitsvorsorge ist ein detailliertes und genaues Angebot für die individuelle Patientenversorgung. Die personalisierte Gesundheitsvorsorge, die durch diverse neu entstehende Technologien ermöglicht wird, stellt eine kühne neue Vision für die Life Sciences-Industrie und den Gesundheitssektor dar. Es gibt jedoch drei Schlüsselbegriffe, die verwendet und oft missverstanden oder zusammengefasst werden, wenn von personalisiertem Gesundheitswesen die Rede ist:

Personalisiertes Gesundheitswesen bezeichnet die Erbringung medizinischer Dienstleistungen – von der Diagnose bis zur endgültigen Heilung.

Personalisierte Medizin steht spezifischer für Interaktionen zwischen Arzt und Patient.

Präzisionsmedizin bezeichnet Instrumente, Strategien und gemeinsame wissenschaftliche Forschung, die an der Verbesserung einer personalisierten medizinischen Versorgung beteiligt sind.

Wie ermöglicht die Digitalisierung eine personalisierte Gesundheitsversorgung?

Die Digitalisierung der Life Sciences-Industrie ist nahezu einzigartig fortgeschritten. Dies liegt teilweise an der schieren Menge einzelner bahnbrechender Technologien, die gleichzeitig zur Anwendung kommen. Dies erstreckt sich auf Innovationen wie mit künstlicher Intelligenz arbeitenden medizinischen Geräten, Rückverfolgbarkeit elektronischer Patientenakten durch Blockchain-Technologie und Simulationen des menschlichen Körpers durch die Erstellung digitaler Zwillinge bis hin zur Entwicklung präventiv wirkender Medikamente und neuer Verfahren.

Das ist aber nicht der einzige Grund dafür, dass die Digitalisierung in der Life Sciences-Industrie anders verläuft.

Erstens gab es weit verbreitete Widerstände unter den Patienten, digitale medizinische Lösungen zu akzeptieren. Untersuchungen legen jedoch nahe, dass diese Widerstände wahrscheinlich mit einem mangelnden Vertrauen in die Qualität und Wirksamkeit, der zurzeit verfügbaren digitalen medizinischen Lösungen zusammenhängen.

Zweitens gibt es Bedenken in Bezug auf potenzielle tägliche Störungen des Betriebs durch in der gesamten Organisation vorgenommene Änderungen von Prozessen. Genau deshalb ist es wichtig, dass sich Life Sciences-Unternehmen für einen erfahrenen Digitalisierungspartner entscheiden.

Die Digitalisierung der Life Sciences-Industrien ermöglicht die Bereitstellung einer personalisierten Gesundheitsversorgung, indem der eigentliche Wert latenter Patientendaten erschlossen wird. Indem sie die Möglichkeit für menschliches Versagen verringert. Und durch die Einführung neuer Methoden und Technologien, die Patienten und Leistungserbringer näher zusammenbringen.

Indem wir dies tun, eröffnen wir Unternehmen die Möglichkeit, exakte, detaillierte und individualisierte medizinische Leistungen von der Diagnose über die Behandlung bis zur Heilung zu erbringen. Lassen Sie uns einen genaueren Blick auf die bahnbrechenden Technologien werfen, die zu entscheidenden Umwälzungen in der Life Sciences-Industrie führen und ein personalisiertes Gesundheitswesen Realität werden lassen.

Big Data in der Medizintechnik

Big Data birgt ein phänomenales Potenzial bei richtiger Anwendung in der Life Sciences-Industrie. Insbesondere wenn man sich die schiere Menge vorhandener Gesundheitsdaten vor Augen führt. Viele Universitäten und Forschungsinstitutionen stützen sich bei ihrer Arbeit bereits auf Big Data. Auch wenn diese Daten nicht notwendigerweise stets zuverlässige Prognosen ermöglichen, haben sie doch ein außergewöhnliches statistisches Potenzial. Noch besser: Individuelle Patientendaten können zu einer unglaublichen Genauigkeit in den Bereichen Gesundheitsvorsorge und -planung beitragen.

Der Einsatz von Big Data für die prädiktive Analyse von Patientenakten und in Bezug auf Personen, die häufig die Notaufnahme aufsuchen, eröffnet Pharmaunternehmen die Möglichkeit, ein tieferes Verständnis für den Markt zu entwickeln. Er erleichtert die Budgetplanung für die Produktion und Iteration auf der Basis höchst genauer Nachfrageprognosen. Und Vermarkter können so auf der Basis demographischer Schlüsseldaten ein besseres Verständnis des „idealen Konsumenten“ entwickeln.

Der Einsatz von Big Data als Informationsquelle für die prädiktive Gesundheitsvorsorge wird die Erkennung von Erkrankungen ermöglichen, die bald problematisch werden könnten. Die angesammelten riesigen Datenmengen können Life Sciences-Unternehmen dabei unterstützen, therapeutische und pharmazeutische Lösungen für Patienten zu entwickeln. So können zum Beispiel häufige Suchanfragen nach Symptomen oder Krankheiten analysiert werden, um Krankheitsausbrüche vorherzusagen und sich auf sie vorzubereiten.
Eine entscheidende Entwicklung zur Unterstützung des Einsatzes von Big Data in den Life Sciences sind tragbare medizinische Geräte (wearable Medtech).

Geräte wie Smartwatches können unsere Herzfrequenz überwachen, feststellen, wie aktiv wir sind, und sogar unseren Body Mass Index (BMI) berechnen. Schweißsensoren können eingesetzt werden, um die Blutzuckerwerte von Diabetikern zu verfolgen. Oximeter überwachen den Sauerstofftransport im Blut und unterstützen Patienten mit Atemproblemen.
Außerdem eröffnen diese Geräte Patienten die Möglichkeit, die Kontrolle über ihre eigene Gesundheitspflege zu übernehmen. Wenn man davon ausgeht, dass der durchschnittliche Patient weniger als zehn Minuten pro Jahr bei einem Arzt verbringt, könnten diese Daten die Versorgung von Patienten signifikant verbessern und personalisieren.

Künstliche Intelligenz in der Life Science Branche

Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence/AI), Machine Learning, Deep Learning und Data Science bieten für alle Branchen unschätzbare Vorteile. Viele Menschen sind jedoch unsicher in Bezug auf die entscheidenden Unterschiede zwischen diesen Begriffen. Bevor wir uns also den Vorteilen zuwenden, lassen Sie uns einige Begriffe klar definieren.

Künstliche Intelligenz kann Entscheidungen in ähnlicher Weise treffen, wie der Mensch – sie ist speziell darauf ausgerichtet, zu informieren und die Qualität von Geschäftsentscheidungen zu verbessern.

Machine Learning (maschinelles Lernen) besteht typischerweise aus einer Suite von Softwarealgorithmen, die die Fähigkeit besitzen, aus Daten zu lernen, weitere Algorithmen zu erstellen und zu automatisieren sowie kontrollierte Entscheidungen auf der Basis einer IFTTT-Logik (if this, then that) zu treffen.

Deep Learning ist in der Lage, ohne menschliche Überwachung zu lernen. Inspiriert durch neuronale Netzwerke, identifiziert Deep Learning Objekte, erkennt Sprache, übersetzt Sprachen oder trifft Entscheidungen auf der Grundlage unstrukturierter, ungekennzeichneter Daten.

Data Science verwendet wissenschaftlich Methoden, verarbeitet Systeme und Algorithmen, um aus strukturierten und unstrukturierten Daten Wissen und wertvolle Erkenntnisse zu extrahieren.

Die Anwendung von Data Science kann also zur Erkennung neuer Krankheitsmechanismen führen, manche Forschungsarbeiten überflüssig machen oder Ähnlichkeiten zwischen Krankheiten erkennen. Machine Learning kann dabei eingesetzt werden, um die Zeit für die Entwicklung, Herstellung und Einführung neuer Therapieformen zu verkürzen. Deep Learning kann Diagnosen verbessern oder sogar automatisieren. Hierzu kommen Mustererkennung und immunhistochemische Messsysteme zum Einsatz. Künstliche Intelligenz sollte in harmonischem Zusammenspiel mit menschlicher Intelligenz eingesetzt werden, um informierte Entscheidungen zu treffen, die auf qualitativ hochwertigen Datenprognosen basieren.

Die Ausgaben des Gesundheitswesens für AI-Technologien werden allein für die USA im Jahr 2025 auf mehr als 34 Milliarden Dollar geschätzt. Mit möglichen Anwendungen von der computerisierten Wirkstofferkennung und -analyse über automatisierte Berichterstellung bis hin zur Verarbeitung von Patientendaten, wird künstliche Intelligenz nahezu alle Bereiche von Life Sciences und Gesundheitswesen revolutionieren.

Digitale Zwillinge für die Medizintechnik

Weltweit führende Forscher, Entwickler und Hersteller aus dem Bereich Life Sciences haben ihren Beitrag zu einem fortlaufenden Projekt zur Simulierung des menschlichen Herzens geleistet. Das Ziel dieser Zusammenarbeit besteht darin, Ärzten und Chirurgen zu ermöglichen, den Gesundheitszustand ihrer Patienten zu analysieren sowie Therapien und Operationen zu planen und auszuführen, bevor sie jemals einen Schnitt setzen müssen. Dieses Modell des lebenden Herzens („Living Heart“) ist seit 2017 über die 3DEXPERIENCE-Plattform in der Cloud verfügbar.

Stellen Sie sich jetzt ein vollautomatisches, exaktes und funktionierendes Modell des ganzen menschlichen Körpers vor. Ein Modell, das als Abbild der Krankenakte eines beliebigen Patienten fungieren könnte, indem es sich auf persönliche Echtzeit-Patientendaten stützt. Durch den sinnvollen Einsatz der durch Big Data und künstliche Intelligenz gesammelten Daten, könnte dieser digitale Zwilling die Art und Weise, in der Gesundheitsleistungen erbracht werden, komplett umkrempeln.

Zurzeit sind digitale Zwillinge vor allem in der Medizintechnik anzutreffen, wo Modelle wesentlich weniger komplex sind als eine Nachbildung der kompletten menschlichen Anatomie. Die Technologie zur Erstellung des Living Heart-Modells ist jedoch prinzipiell in der Lage, Strukturen von der molekularen Ebene bis hin zu ganzen Populationen zu modellieren.

In einem kürzlich für PharmaVoice geführten Interview hat Steve Levine, Ph.D., Senior Director of Virtual Human Modeling Systems bei Dassault Systèmes gesagt:

“Zurzeit sind nur wenige Unternehmen in der Lage, alle Möglichkeiten dieser Technologie zu nutzen, sie beginnen aber, dafür zu planen.”

Die US-Behörde für Lebens- und Arzneimittel FDA prüft aktuell das Living Heart als möglichen Ersatz für Patienten in klinischen Versuchsreihen. Heutzutage beweisen digitale Zwillinge ihre Fähigkeit, so detaillierte Analysen durchzuführen, wie sie für Unternehmen aus den Bereichen BioPharma and Medizintechnik erforderlich sind, um die regulatorischen Anforderungen zu erfüllen. Unglaublicherweise kann dieser Ansatz zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gleichzeitig Kosten sparen, Abfallmengen reduzieren und detaillierte, prädiktive Analysen in praktisch jedem erforderlichen Maßstab liefern.

Unsere Erfahrungen

Viele BioPharma- und Medizintechnikunternehmen heißen die Digitalisierung willkommen, weil sie sich bewusst sind, welche unbestreitbaren Vorteile aufkommende Technologien in der heutigen Zeit bieten. Der Grad der digitalen Reife ist in den meisten dieser Unternehmen allerdings nur langsam gestiegen.

Ein großer Teil dieser Zögerlichkeit, ganz auf die Digitalisierung zu setzen, ist auf die strikte Einhaltung von Vorschriften, Datenschutz- und Datensicherheitsbedenken zurückzuführen Diese Sorgen sind zwar echt, aber durch die phänomenalen Fortschritte, die wir in letzter Zeit in unserer Branche gemacht haben, weitgehend nicht mehr begründet. Damit ein Unternehmen das volle Potenzial der digitalen Transformation erkennen kann, muss es konsequent einen strategischen, ganzheitlichen Ansatz verfolgen. Von den Endbenutzern bis zur Führungsebene müssen alle Beteiligten die Vorteile des Product Lifecycle Managements (PLM) individuell und auf Unternehmensebene verstehen.

Die Zukunft eines nachhaltigen, personalisierten Gesundheitswesens ist weitgehend von einem starken Engagement für die Digitalisierung auf Unternehmensebene sowie auf nationaler und sogar internationaler Ebene abhängig. Die Patienten als Verbraucher im Bereich des Gesundheitswesens haben gezeigt, dass sie für den Wandel bereit sind. Wie bereit ist Ihr Unternehmen dafür, die Chancen der digitalen Transformation zu ergreifen?

Klicken Sie hier um zu erfahren, wie Sie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften im Bereich Life Sciences managen können oder kontaktieren Sie uns!

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