Kann KI Krankheiten verhindern, bevor sie entstehen?
Wissen
Künstliche Intelligenz verändert die Medizin grundlegend. Sie ist längst kein Zukunftsszenario mehr, sondern ermöglicht schon heute frühere Diagnosen, individuellere Therapien und sogar ein aktives Gesundheitsmanagement, bevor erste Symptome auftreten. Doch wie nah sind wir wirklich an einer prädiktiven und präventiven Medizin? Und welche Rolle spielen Innovationszentren in diesem Wandel? Werfen wir einen Blick darauf, wie KI komplexe biologische Daten in lebensrettende Erkenntnisse verwandelt – und was nötig ist, damit diese Vision im Klinikalltag Wirklichkeit wird.
Vom Reagieren zum Vorbeugen: ein Wendepunkt im Gesundheitswesen
Die Medizin hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Molekulare Diagnostik wie die Next-Generation-Sequenzierung liefert tiefe Einblicke in biologische Prozesse und Krankheitsursachen. Tests wie FoundationOne® CDx erlauben ein detailliertes genomisches Profiling von Tumoren und unterstützen massgeschneiderte Therapien auf Basis genetischer Veränderungen.
Parallel dazu entstehen durch digitale Gesundheitsgeräte – von Smartwatches bis zu medizinischen Wearables – riesige Mengen zeitaufgelöster Daten. Damit wächst die Grundlage für einen datengetriebenen, individuellen Ansatz: weg von der reinen Behandlung von Symptomen hin zur echten Prävention.
KI erschliesst das volle Potenzial medizinischer Daten
Die wachsende Verfügbarkeit riesiger, unterschiedlichster Gesundheitsdaten bringt eine doppelte Herausforderung mit sich: Wie lassen sie sich verarbeiten – und wie sinnvoll deuten? Genau hier setzt KI an. Sie kann neuartige Biomarker-Signaturen identifizieren und komplexe Krankheitsentstehungen sichtbar machen – Muster, die für das menschliche Auge unsichtbar sind.
KI-gestützte Modelle sind bereits heute in Bereichen wie der Onkologie unverzichtbar, weil sie präzisere Diagnosen und Therapieentscheidungen ermöglichen. Das eigentliche Potenzial liegt jedoch in der Integration verschiedenster Datenquellen: Omics-Daten, klinische Daten, Lebensstil und sogar Umweltfaktoren – für einen wirklich ganzheitlichen Blick auf die Gesundheit.
Erklärbare KI: das Unsichtbare verständlich machen
So mächtig KI auch ist – eine zentrale Hürde bleibt: Vertrauen. In der Medizin sind Entscheidungen aus einer Black Box nicht akzeptabel. Deshalb ist die Entwicklung erklärbarer KI (explainable AI oder XAI) entscheidend. Solche Systeme liefern nicht nur Vorhersagen, sondern auch Erklärungsansätze für die Entscheidungsfindung. So können Ärztinnen und Ärzte Ergebnisse nachvollziehen und überprüfen.
Neue Deep-Learning-Modelle werden heute nicht nur mit Rohdaten trainiert, sondern auch mit biologischem Hintergrundwissen gefüttert – etwa zu molekularen Signalwegen und physiologischen Prozessen. Das macht KI transparenter, nachvollziehbarer und letztlich klinisch besser einsetzbar.
Sind wir bereit zu handeln, bevor Symptome auftreten?
Das heutige Gesundheitswesen ist noch immer weitgehend reaktiv: Wir warten meist, bis Beschwerden spürbar sind, bevor wir ärztliche Hilfe suchen. Mit KI eröffnet sich jedoch die Chance, deutlich früher einzugreifen – sogar bevor sich eine Patientin oder ein Patient krank fühlt. Man stelle sich vor, die Entstehung chronischer Erkrankungen wie Diabetes oder Herz-Kreislauf-Leiden Jahre im Voraus zu erkennen.
Doch dabei stellt sich eine zentrale Frage: Sind Menschen bereit, auf solche Vorhersagen zu reagieren? Würden sie ihren Lebensstil ändern, nur aufgrund eines Risikoscores? Damit dieses Modell funktioniert, braucht es klare Kommunikation, Transparenz und Vertrauen. Betroffene müssen verständliche Erkenntnisse erhalten – nicht nur abstrakte Wahrscheinlichkeiten.
Herausforderungen: von Datensilos bis zur Akzeptanz
Damit KI ihr volles Potenzial in der Medizin entfalten kann, müssen mehrere Hürden überwunden werden:
- Standardisierung von Daten über Labore, Kliniken und Geräte hinweg
- Sichere und interoperable Plattformen für den Datenaustausch
- Datenschutz und Cybersicherheit für Patientendaten
- Ausbildung und kultureller Wandel im Gesundheitswesen
Ohne diese Grundlagen werden selbst die fortschrittlichsten Algorithmen kaum den Weg bis zu den Patientinnen und Patienten finden.
Die Antwort von CSEM: Brücke zwischen Forschung und Praxis
Unsere Mission bei CSEM ist es, den Transfer von bahnbrechenden KI-Technologien in die Healthtech-Industrie zu beschleunigen. Mit unserer Forschungsgruppe „AI for Life Sciences“ unterstützen wir Schweizer und europäische Unternehmen – von Biopharma bis Medtech – dabei, KI in konkrete Anwendungen zu bringen.
Unsere Schwerpunkte sind:
- Multi-Omics-Analysen für ein tieferes biologisches Verständnis
- Erklärbare und interpretierbare KI-Modelle für den klinischen Einsatz
- Skalierbare Datenpipelines für die Verarbeitung komplexer, grosser Datensätze
Wir kombinieren Omics-, Bildgebungs- und Zeitreihendaten, um Lösungen für die Präzisionsmedizin zu entwickeln – von der Biomarker-Entdeckung bis hin zu prädiktiven Therapien. Dabei stellen wir sicher, dass unsere Systeme modular aufgebaut, cloudfähig und für die Skalierung bereit sind.
Die Zukunft der Medizin heisst Prävention
KI im Gesundheitswesen ist längst keine Theorie mehr. Klinisch erprobte KI-Tools werden bereits in der Diagnostik, Radiologie und Entscheidungsunterstützung eingesetzt. Doch die eigentliche Chance liegt noch vor uns: eine wirklich präventive Medizin zu ermöglichen.
Indem Daten über Disziplinen hinweg vernetzt und verständlich gemacht werden, kann KI Ärztinnen und Ärzte aber auch Patientinnen und Patienten befähigen, früher zu handeln, Behandlungen zu personalisieren und Ergebnisse nachhaltig zu verbessern.
Die Schweiz ist mit ihrem starken Ökosystem aus Forschungsinstitutionen und Innovationszentren wie CSEM bestens positioniert, um diesen Wandel anzuführen. Die Zukunft der Medizin ist präventiv – und mit den richtigen Technologien, Rahmenbedingungen und Partnerschaften bereits zum Greifen nah.