KI im Life-Sciences-Bereich: Trends, Anwendungen und ethische Überlegungen

Deep Dive: KI-Akzeptanz und -Auswirkung für die Life Sciences

Die künstliche Intelligenz erlebt einen beispiellosen Siegeszug in allen Branchen. Die Life Sciences-Branche ist da keine Ausnahme. Eine aktuelle Umfrage von Pistoia Alliance hat ergeben, dass die meisten Life Sciences-Experten das Potenzial von KI erkannt haben.

Unsere eigen Umfrage ist zu einem ähnlichen Ergebnis gekommen. Gleichzeitig haben wir herausgefunden, dass sich die Akzeptanz von KI bei den Life Sciences noch in einer sehr frühen Phase befindet. 78 % der Befragten gaben an, dass sie die Möglichkeiten von KI gerade erst erkennen oder sie jetzt erst in ihren Unternehmen einführen. Die Unternehmen konzentrieren sich dabei auf bestimmte Bereiche, in denen die KI für eine sofortige Wertschöpfung sorgt. Dazu gehören Marketing und Kommunikation (39 % Einführungsrate) und Diagnose (22 % Einführungsrate).

In diesen Bereichen sorgt die Einführung von KI für Wettbewerbsvorteile:

• Marketing & Kommunikation: KI steigert die Effizienz durch die Erstellung von Materialien, die die regulatorischen Vorgaben einhalten. Gleichzeitig werden Personalisierung und Targeting verbessert, wodurch Unternehmen eine breitere und spezifischere Zielgruppe erreichen können.
• Diagnose: KI kann komplexe Daten analysieren und verbessert so die Diagnosegenauigkeit. Damit können Erkrankungen wie Krebs oder Herzkrankheiten früher erkannt werden. Auch personalisierte Medikamente und Systeme zur automatisierten Diagnose sind denkbar und verbessern die Gesundheitsfürsorge.
• Supply-Chain-Management: Die KI kann den historischen und aktuellen Verlauf von Markttrends analysieren, um Nachfragesteigerungen und Engpässe zu prognostizieren und Echtzeit-Produktionspläne zu entwerfen. Damit lassen sich Lagerbestände optimieren und Disruptionen proaktiv vermeiden, was im Endeffekt zu reibungsloseren Abläufen führt.
• Klinische Studien: Studienplanung, Protokollerstellung, Patientenrekrutierung und Datenanalyse: KI revolutioniert die Welt der klinischen Studien. Studien werden immer umfangreicher und komplexer. Mittels KI können hier Prozesse beschleunigt werden, was dazu beiträgt, Medikamente schneller auf den Markt zu bringen.
• Pharmakovigilanz: KI trägt dazu bei, Sicherheitsrisiken früh zu erkennen, beschleunigt die Erstellung von Berichten zu unerwünschten Nebenwirkungen und unterstützt die fundierte Entscheidungsfindung für Aufsichtsbehörden und Pharmaunternehmen. So stärkt diese neue Technologie die Pharmakovigilanz.

Auf die Frage nach dem erwarteten Nutzen von KI standen bei den Befragten folgende geschäftliche Vorteile im Vordergrund:

• Höhere Effizienz (78 %): Durch die Automatisierung von Aufgaben und die Optimierung von Workflows kann KI die betriebliche Effizienz deutlich steigern. Das Ergebnis ist eine kürzere Markteinführungszeit für neue Medikamente und Therapien.
• Kostenersparnis (74 %): Durch Optimierung der Ressourcenzuweisung und der Durchführung klinischer Studien sowie die Verbesserung des Supply-Chain-Managements kann KI zur Senkung von Kosten beitragen.
• Wettbewerbsvorteile (74 %): Durch die frühe Einführung von KI profitieren Life Sciences-Unternehmen von einem deutlichen Wettbewerbsvorteil. Durch den Einsatz der neuen Technologien in Innovation und betrieblichen Abläufen können sie Marktanteile gewinnen und ihre Position in der Branche stärken.

Dieser Fokus auf geschäftliche Vorteile zeigt, dass Branchenexperten die Vorteile von KI im Zusammenhang mit bestimmten Herausforderungen in den Life Sciences sehr wohl erkennen, sich aber vor allem Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen erhoffen. Allerdings bleibt dabei zu beachten, dass die Befragten auch in den Bereichen Innovation (57 %) und bessere Ergebnisse für Patienten (61 %) Potenzial für KI-Technologien sehen. Das Bewusstsein für die Möglichkeiten bei der Patientenversorgung und der Medikamentenentwicklung wächst also zunehmend.

„Das McKinsey Global Institute (MGI) schätzt, dass die generative KI in der Pharma- und Medizinproduktebranche jährlich einen wirtschaftlichen Wert von 60 bis 110 Milliarden $ generieren könnte, vor allem durch Produktivitätssteigerungen. KI kann dazu beitragen, schneller Inhaltsstoffe für neue Medikamente zu finden und so deren Entwicklung und Genehmigung zu beschleunigen und das Marketing zu verbessern.“

Ausgangstext: Bericht von McKinsey & Company „Generative AI in the pharmaceutical industry: Moving from hype to reality“

Trotz aller Vorteile befindet sich die Einführung der KI in der Life Sciences-Branche noch in ihrer Anfangsphase. Das erklärt, warum die empfundenen Auswirkungen der Technologie in den Unternehmen noch als relative moderat angesehen wird. Im Rahmen unserer Umfrage haben nur 9 % der Befragten die Auswirkungen von KI auf ihr Unternehmen mit 5, also der höchsten Stufe, bewertet. Obwohl Unternehmen die Vorteile und das Potenzial von KI für den Life Sciences-Sektor erkennen, zeigt die zögerliche Einführung, dass sich der Transformationseffekt dieser Technologie noch entwickeln muss.

KI: Herausforderungen und ethische Überlegungen

Die Einführung einer so transformativen Technologie wie KI stellt alle Beteiligten vor Herausforderungen. Viele der Befragten (61 %) machen sich Gedanken über die komplexen regulatorischen Anforderungen. Dabei sind zwei Hauptaspekte zu berücksichtigen:

• KI-spezifische Gesetze wie die KI-Verordnung der EU regeln die Nutzung von Hochrisiko-KI-Systemen mittels strenger Vorschriften. Das betrifft auch Medizinprodukte der Klasse IIa und höher.
• Außerdem sind Patientensicherheit und ethische Überlegungen zu beachten.

Beide Aspekte zwingen Unternehmen, die sich verändernden Regularien ständig im Blick zu behalten. Das ist sehr zeitintensiv und erfordert die Einführung eines umfassenden Compliance-Programms und die Durchführung regelmäßiger Audits. Dieser Prozess braucht Zeit und Ressourcen, ist aber grundlegend für die erfolgreiche Einführung von KI.

Andere wichtige Herausforderungen sind Datenschutz und -sicherheit, die Integration in bestehende Systeme und die Schulung von Mitarbeitern.

• Datenschutz und -sicherheit ist gerade in der Life Sciences-Branche ein besonders kritisches Thema. Sensible Patientendaten und Forschungsdaten müssen vor Datenschutzverletzungen und Missbrauch geschützt werden.
• Die Integration von KI in bestehende Systeme ist ein komplexer Vorgang. Viele Life Sciences-Unternehmen nutzen eine ältere Infrastruktur, die möglicherweise nicht mit modernen KI-Lösungen kompatibel ist. Auch die Bereitstellung hochwertiger Daten ist von grundlegender Bedeutung für eine effektive Einführung von KI.
• Die Mitarbeiterschulung ist eine weitere wichtige Hürde. KI-Technologien entwickeln sich rasant weiter. Nutzer brauchen also neue Fähigkeiten und neues Wissen, um effektiv mit diesen Systemen zu arbeiten. Sie müssen aus- und weitergebildet werden, und das kostet Zeit und Geld, vor allem in einem Bereich wie den Life Sciences, in denen Präzision und Expertise so wichtig sind.

Bei der Frage nach ethischen Überlegungen zeigten die Umfrageteilnehmer ein hohes Bewusstsein für den verantwortungsvollen Umgang mit Innovationen. 65 % gaben an, dass für sie ethische Überlegungen bei KI-Strategien höchste Priorität besitzen (sehr bzw. extrem wichtig). Das zeigt, dass das Bewusstsein für eine ethische KI immer stärker wird, vor allem mit Blick auf Datensicherheit, KI-Bias und die gesellschaftlichen Auswirkungen von KI-Anwendungen.

Mit der fortschreitenden Weiterentwicklung von KI wird eine Balance zwischen Innovation und ethischen Überlegungen immer wichtiger. Durch die Betonung solcher ethischen Prinzipien können Life Sciences-Unternehmen Vertrauen bei Patienten, Aufsichtsbehörden und der Öffentlichkeit aufbauen. Der beste Weg dorthin sind die Entwicklung ethischer Richtlinien, Investitionen in Schulungen zum Thema KI und Ethik sowie die robuste Überwachung und Auditierung von KI-Systemen.

Der große Hype um KI in der Sprachdienstleitung

In der Life Sciences-Branche wächst das Bewusstsein, wie KI gerade die Sprachdienstleistungen revolutioniert. Unsere Umfrage bestätigt diesen Trend. Ganze 70 % der Befragten kennen KI-Anwendungen für Übersetzungen und Lokalisierung. 61 % der Unternehmen nutzen KI bereits für sprachbezogene Prozesse wie Übersetzen, Dolmetschen und Content-Erstellung. KI wird also auch bei den Life Sciences immer mehr zu einem wichtigen Werkzeug, um Sprachdienstleistungen zu optimieren.

KI-gestützte Lösungen wie maschinelles Übersetzen (MÜ) und Large Language Models (LLMs) bieten viele Vorteile. Sie können die Erstellung und Bereitstellung von Content beschleunigen. Unternehmen sind so besser in der Lage, enge regulatorische Fristen einzuhalten, da wichtige Informationen die Aufsichtsbehörden und Stakeholder schneller erreichen. Das kann ein echter Gamechanger sein und dazu führen, dass neue Produkte und Therapien schneller auf den Markt kommen.

Aber es geht nicht nur um Zeit. KI kann auch die Genauigkeit und Effizienz verschiedener sprachbezogener Aufgaben verbessern:

• Transkription von Audio- und Video-Content (70 %): KI-gestützte Tools können Termine für klinische Studien, Gespräche und andere Audio- und Videoinhalte transkribieren. Das spart wertvolle Zeit und Ressourcen.
• Erstellung und Übersetzung von Marketing-Content (48 %): Mit KI-generierten, hochwertigen Marketing-Inhalten in verschiedenen Sprachen können Life Sciences-Unternehmen Zielgruppen auf der ganzen Welt erreichen.
• Mehrsprachige Kommunikation mit und Unterstützung von Patienten (39 %): KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten können in mehrere Sprachen kommunizieren. Das erhöht die Zufriedenheit von Patienten und sorgt so dafür, dass sie sich besser an ihre Behandlungspläne halten.
• Übersetzung von Pharmakovigilanz-Berichten (17 %): KI optimiert die Übersetzung von Berichten zu unerwünschten Nebenwirkungen und hilft so, sicherheitsrelevante Signale schneller zu erkennen und darauf zu reagieren.

Auf die Balance kommt es an: Menschliche Expertise und KI

KI bietet viele Chancen. Dabei sollte man aber eins nicht vergessen: Wer sich bei Sprache allein auf KI verlässt, geht ein großes Risiko ein. KI-Modelle benötigen hochwertige Daten, um präzise Übersetzungen zu fertigen. Gleichzeitig bereiten die Nuancen der komplexen Wissenschaftssprache sowie der kulturelle Kontext und ethische Überlegungen der KI nach wie vor Probleme.

Bei unserer Umfrage gaben 43 % der Teilnehmer an, dass sie 26-50 % KI-Anteil bei Sprachdienstleistungen für optimal halten. Das zeigt, wie wichtig menschlicher Kontrolle und Intervention nach wie vor ist. Eine hybride Strategie, bei der die Kompetenzen von menschlichen Sprachexperten und KI-Tools kombiniert werden, führt meist zu den besten Ergebnissen.

Ein solcher Ansatz ist die Nachbereitung von maschinellen Übersetzungen (Machine Translation Post-Editing, MTPE). Dabei werden Inhalte zunächst maschinell oder mittels KI übersetzt und dann von menschlichen Experten überprüft, um die Ergebnisse zu optimieren. Dieser Prozesse ist schnell und präzise und führt zu hochwertigen Übersetzungen.

Der Slator-Report 2024 zeigt: MTPE wird auch in der Life Sciences-Branche immer häufiger eingesetzt, vor allem in zeitsensiblen Szenarios, bei denen es um präzise Kommunikation geht. Ein Beispiel: Bei der Übermittlung von klinischen Studienergebnissen gibt es meist enge regulatorische Fristen, deren Einhaltung oft schwierig ist. Hier kann MTPE die Übersetzung von Informationsanfragen durch Gesundheitsbehörden deutlich beschleunigen. Ähnliches gilt für die Pharmakovigilanz: Unerwünschte Nebenwirkungen müssen schnell berichtet werden. MTPE sorgt für eine zeitnahe und präzise Kommunikation mit Aufsichtsbehörden.

Inzwischen sind wir in der Lage, die menschliche Beteiligung an diesem Prozess noch weiter herunterzufahren. Hierbei helfen sorgfältig getestete Tools zum automatisierten Post-Editing (APE) sowie zur automatisierten Qualitätsbewertung (AQE) unter Berücksichtigung des Risikomanagements und der Effizienz.

Vorteile der KI in der Life-Sciences-Branche

Das Potenzial von KI für die Life Sciences-Branche steht kaum außer Frage, doch die individuelle Perspektive auf die Technologie kann sehr unterschiedlich ausfallen. Unsere Umfrage ermittelte eine Vielzahl unterschiedlicher Sichtweisen unter den Branchenexperten:

• Die Optimisten (52 %): Diese Gruppe sieht in der KI eine transformative Technologie, die gerade in den Bereichen Effizienz, Innovation, Prozessoptimierung, Beschleunigung von Forschung und Verbesserung von Ergebnissen für Patienten viel Potenzial bietet.
• Die Pragmatiker (35 %): Dieses Gruppe betrachtet die KI als wertvolles Tool, mit dem sich bei korrekter Anwendung Aufgaben vereinfachen und die Produktivität steigern lässt.
• Die Vorsichtigen (13 %): Diese etwas kleinere Gruppe blickt mit Sorge auf die komplexen Szenarien und die Herausforderungen im Zusammenhang mit KI, vor allem bei der regulatorischen Compliance.

Diese unterschiedlichen Perspektiven spiegeln die vielschichtige Situation von KI in der Life Sciences-Branche wieder. Diese Technologie hat großes Potenzial, bedeutet aber auch große Herausforderungen, denen man sich verantwortungsvoll stellen muss. Nur so lässt sich KI erfolgreich einführen und nutzen.

Unabhängig von den individuellen Sichtweisen sind alle Befragten gespannt darauf, welche KI-Anwendungen die Life Sciences-Branche in Zukunft prägen werden. Sie sehen in unterschiedlichen Bereichen potenzielle Vorteile:

• Medizinische Bildverarbeitung: KI kann medizinische Bilder schnell und präzise analysieren und so die Diagnosestellung revolutionieren. Das ermöglicht eine frühere Erkennung von Krankheiten und eine präzise Interpretation vor allem bei Radiologie, Pathologie und Onkologie.
• Individuelle Diagnosen und personalisierte Therapien: Dank der KI rückt eine personalisierte Gesundheitsversorgung immer mehr in den Bereich des Möglichen. Therapien können individuell auf Patienten und ihre spezifischen genetischen und klinischen Daten sowie ihre Lebensumstände angepasst werden. Das vergrößert die Erfolgsaussichten solcher Therapien und führt zu besseren Ergebnissen für den jeweiligen Patienten.
• Krebserkennung und prädiktive Analyse: Die KI ist in der Lage, umfangreiche Datensätze zu analysieren und Muster zu erkennen. Das führt gerade bei Krebsfrüherkennung, Risikoeinschätzung und der Entwicklung zielgenauer Therapien zu ganz neuen Möglichkeiten.
• Analyse von Real World Data: Die KI kann sogenannte Real World Data verarbeiten und analysieren und unterstützt damit die klinische Entscheidungsfindung, das Verständnis der Patientenpopulation und die Erkennung von innovationsrelevanten Trends.
• Patientenkommunikation und -engagement: KI-gestützte Tools verbessern die Kommunikation zwischen Life Sciences-Unternehmen und Patienten. Patienten sind besser informiert und profitieren von mehr Unterstützung und einem optimierten Austausch während der Behandlungszeit.

Dies sind nur einige Beispiele für die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von KI in der Life Sciences-Branche. Grundsätzlich sieht die Branche den Möglichkeiten der KI optimistisch entgegen. Diese Technologie entwickelt sich immer weiter und es wird immer mehr innovative Anwendungen geben, die das Gesundheitswesen revolutionieren und den Nutzen für Patienten steigern werden.