KI in der LifeScience Forschung: Die richtigen Daten machen den Unterschied - mit Oliver Schacht von LSN (DD#15)

00:00:06: Hallo, ich bin Konrad von Slashy und ich möchte heute mit Oliver Schacht den Geschäftsführer von Life Science North über das Thema KI im Gesundheitswesen sprechen.

00:00:16: Denn um dieses Thema kommt man heutzutage ja gar nicht mehr rum.

00:00:20: wenn man Digitalisierung nennt, kommt automatisch KI

00:00:24: in den Sinn.

00:00:26: Nun deine Brille, deine Perspektive geht etwas weiter als jetzt rein auf Digitalisierung im Krankenhauswesen sondern insgesamt in den Life Sciences.

00:00:35: Und da frage ich mich, ist KI eigentlich wirklich ein gänzlich neues Verfahren?

00:00:41: Oder hat man nicht früher auch schon mit algorithmischen Verfahren gearbeitet die nur einfach nicht so gebraindet

00:00:47: waren.

00:00:48: Ja erst mal Moin auf meiner Seite Oliver hier.

00:00:52: Spannendes Thema!

00:00:53: Ich habe selber in Stadb in Berlin mitgegründet.

00:00:57: Die Epigenomics das waren Krebs-Molekulatiagnostikunternehmen.

00:01:00: unsere Vision war wir wollen Krebs ganz früh im Blut finden mit epigenetischen Markern, jetzt muss man sich zurückversetzen.

00:01:08: Damals war das menschliche Erbgut des humanen Genomen noch gar nicht sequenziert und wir haben schon mit dem Epigenom angefangen.

00:01:15: die Welt hat den Kopf geschüttelt und gesagt was machen die paar Verrückten da im Hinterhof in Berlin?

00:01:20: Wir hatten ab neunundneunzig eine junge Truppe von Bioinformatikern die seinerzeit mit Support Vector Machines irgendwelche Algorithmen entwickelt haben um aus diesen Wust an möglichen Biomarkerkandidaten, den Marker für Darmkrebsfrüherkennung oder die Marka für Brustkrebs Früherkernung auszufischen.

00:01:40: Und ich habe tatsächlich Anfang dieses Jahres mit meiner ehemaligen Truppe über ein Bier zusammengesessen und gesagt zu mir halt mal Jungs das was ihr damals da Anfang deiner neunzig so gemacht habt?

00:01:50: Das war doch alles AI!

00:01:51: Oder man sagt ja klar Machine Learning war es immer und heutige Begriffsdefinition wäre AI.

00:01:58: Bei meiner letzten Firma bei der Coretis haben wir zwei tausendsechzehn von Siemens.

00:02:03: Ein Asset, eine weltweit größte Datenbank im Bereich Antibiotika-Resistenzen für Krankenhausinfektionen so Kehla Keim im Krankenhaus gekauft zusammen mit ein paar Algorithmen und haben einen Team aufgebaut auch mit Machine Learning.

00:02:16: Und aus heutiger Sicht AI haben da Tools entwickelt.

00:02:20: das ganze ist dann letztes Jahr zwentzwanzig an Biomerieux verkauft worden.

00:02:25: Also ich glaube wir nutzen Die Methoden und das, was man heute alles unter AI subsomiert schon sehr viel länger.

00:02:33: Aber wir haben natürlich durch die breite Verfügbarkeit von Tools damals war es eine Hand vor Leute in einem Unternehmen mit.

00:02:40: Wir waren hundertfünfzig Leute da waren vielleicht fünf, die wirklich wussten, was da ging.

00:02:45: der ganze Rest von uns hat nie mit KI Berührungspunkte gehabt außer mal irgendwelche bunten Folien, die sie präsentiert haben.

00:02:51: Heute kann jeder von uns jeden Tag im Alltag mit AI-Tools arbeiten und Datenspeicherung, Speichervolumina, Cloudlösungen gab es alles nicht gibt's heute natürlich im Prinzip für jeden vom ersten Tag an verfügbar aber das Thema an sich begleitet uns glaube ich schon sehr viel länger als wir das so im Alltag realisieren.

00:03:14: Der Unterschied von damals zu heute ist die Mastentauglichkeit durch verschiedenste Anbieter, die dann auch Frontends gestaltet haben.

00:03:22: Wo ich selber reinfronten kann und mir nicht mehr ... Ich muss kein Mathematiker oder gibt mehr sein um diese Verfahrensums.

00:03:29: Ich war neunundachtzig bei der Bundeswehr auf dem ARPA-Net.

00:03:32: Das war der technische Vorläufer des Internets.

00:03:35: Gab's damals nur für militärische Zwecke.

00:03:38: Heute kann jeder von uns mit seinem Telefon oder seiner Smartwatch irgendwie online Dinge tun.

00:03:45: Ich glaube, die Rahmenbedingungen haben sich einfach für alle geändert und dadurch ist es sehr viel mehr ins Bewusstsein auch der breiten Bevölkerung gerübt.

00:03:52: Bei LiveSigns Nord habt ihr ja vier unterschiedliche Säulen – Pharma, Biotech, Medtech und Digital Health.

00:03:59: entlang dieser Säule wo würdest du sagen liegen heute jetzt die Use Cases von KI?

00:04:06: Also wenn ich mal bei Startups anfange Es gibt quasi kein Start-up mehr, ob das jetzt ein klassisches Biotech Bio Pharma Start up ist oder ob es ein Digital Health Start Up ist.

00:04:16: Oder ob das auch ein medizintechnisches StartUp ist.

00:04:18: Es gibt keine Start Ups mehr was nicht als Kernteil ihrer eigenen Equity Story, ihrer eigenen Unternehmensidentität eine AI Komponent hat.

00:04:28: Das sind nicht alles AI Firsts oder AI Only aber es gibt quasi keinen Start Upp mehr ohne AI.

00:04:37: ganz simpel beim Recherchieren von Literatur.

00:04:43: Das war unendlich mühsam für diejenigen unter uns, die alt genug sind noch zu wissen wie das in den neunziger Jahren.

00:04:48: Man musste Journals abonnieren hat tatsächlich auf Papier Magazine wissenschaftliche Magazine.

00:04:56: meine Kindheitserinnerung an meinen Vater der Biochemiker und Forscher war.

00:04:59: am Wochenende lag immer so ein Stapel mit zwanzig wissenschaftlichen Journalls auf dem Tisch Und er hat die durchgeblättert Artikel, die ihn interessiert hat gelesen Zettel rein gemacht, zum Kopieren.

00:05:10: Heute prompte ich die AI zu egal welcher wissenschaftlichen Fragestellung und kriegt zumindest mal einen ersten Einblick und Überblick und gibt ja neben ChatGPT und Gemini und Claude auch entsprechend spezialisierte LifeScience-AI Tools, die super gut sind was auch das Quellen verzeichnet ist, Quellenangaben Grafiken interpretieren und so weiter, also wissenschaftliche Diagramme und Schaubilder.

00:05:41: Das ist schon irre was man da an Geschwindigkeitsvorteil natürlich kriegt.

00:05:45: Geht weiter über die Arbeit im Labor bis hin zu Produkten die am Markt sind.

00:05:51: wenn ich mir vorstelle wie viele Berichte ich im Bereich der Zulassungsstudien, Zulassungseinreichung damit ich ein Produkt an den Markt bringen darf kann ich ganz viel von diesen Berichten natürlich nicht vollumfänglich, aber ich habe nur so achtzig-zwanzig.

00:06:05: Also ich kriege das Ding achtzig Prozent vorausgefüllt von der KI über das entdecken neuer möglicher Wirkstoffkandidaten oder Targets wie wir es nennen, also Ziele wo ein Medikament angreifen kann die ich mir durch KI bis am Ende nachher im Krankenhaus wenn ich in bildgebende Verfahren denke Röntgenbilder CT Bilder MRT Scans die heute auch von KI ausgewertet werden können, in einer Geschwindigkeit und vor allem mit einer Präzision.

00:06:36: Die besser ist als die besten Radiologen und einfach wieder mehr Zeit dem Arzt oder der Ärztin geben für die eigentliche Patientenversorgung weil wir sehen das ja beim Hausarzt.

00:06:48: Die Leute verbringen dreißigvierzig Prozent ihrer Zeit mit dem Ausfüllen von irgendwelchen Reports für die Krankenkassen.

00:06:55: Je mehr ich das automatisieren, dass automatisierend von Arzt briefen Also wer heute zum Arzt geht, wird häufig den Arzt vor einem Monitor, der ein Gespräch führt.

00:07:04: Irgendein AI-Tool mitlaufen lässt das aufzeichnet und dann automatisch sozusagen das Protokoll von dem Besuch vom Patienten Termin erfasst.

00:07:15: Es ist natürlich auch dem Arzt wieder einfach mehr Zeit gibt um sich ureigendst um die Gespräche und Diagnose und Behandlung des Patienten zu kümmern und nicht nur um das Tippen von Reports.

00:07:25: Ist Kaede also die Revolution ist letztlich uns ermöglicht, wirklich zielgenaue Medikamente zu erstellen.

00:07:33: Die es ermögligt mehr Zeit mit Patienten zu verbringen.

00:07:37: oder gibt's da dann doch noch mal irgendwie Haken?

00:07:40: Also ich glaube persönlich wird neben der KI auch immer eine HI brauchen also eine Humane Intelligenz.

00:07:48: Am Ende ist KI nur so gut wie die Daten mit denen die KI trainiert wird und das schafft natürlich schon einen relativ starken Bayes nämlich auf Dinge zu setzen, die schon bekannt sind.

00:08:01: Wenn wir über Life Sciences und Innovationen und neue Forschungsfelder dann reden wir häufig ja über Dinge, die völlig soweit außerhalb des Bekannten liegen so revolutionär sind dass viele erstmal sagen das kann nie funktionieren Das kann nicht klappen.

00:08:19: Und ich glaube das sind Dinge da wird sich eine KI einfach aufgrund der Tatsache Dass sie eben trainiert werden müssen sehr schwer tun Da mit wirklich Ideenreichtum kreativer, auch verrückter herangehensweise von menschlicher Intelligenz.

00:08:35: Ich glaube die Kombination wird's am Ende machen.

00:08:37: Es wird ein unverzichtbares Tool werden wie viele andere Dinge im Labor oder in der Forschungspraxis.

00:08:44: aber es wird nicht alleine.

00:08:46: Ob das dann tatsächlich dazu führt und wenn man sich mit Pharmaunternehmen unterhält ist schon die Erwartungshaltung Die auch die berechtigte Hoffnung dass Die Zeit, die es dauert.

00:08:58: Ein neues Molekül von der Entdeckung, von der Grundlagenforschung durch die präklinische Entwicklung, die klinischen Studien eins zwei und drei bis zur Zulassung zu bringen.

00:09:08: Von heute sagen wir mal zwölf Jahren vielleicht auf zehn neun acht, wenn sich auch sieben Jahre sich komprimieren lässt und möglicherweise auch heute ist es weniger als ein Moleküll von hundert, die ich vorne entdecke was jemals als Medikament bei einem Patienten ankommt dass man also zielgerichteter entwickelt in kürzeren zeithorizonten mit größeren erfolgsaussichten oder gereden ausfallraten so ob das dann wirklich so kommt da müssen wir ehrlicherweise sagen dass werden dann die nächsten zehn jahre weisen.

00:09:39: es gibt erste indizien die hoffnung machen.

00:09:45: aber am ende muss was immer wie an medikamenten entwickeln ja auch im menschen funktionieren.

00:09:50: und da ist glaube ich schon noch viel was sich erst weisen muss ob's dann wirklich.

00:09:55: Ich glaube es kann als Tool beschleunigen, es kann präzisieren.

00:10:01: Am Ende die Vision ist ja schon wenn wir über personalisierte Medizin reden dann ist das nicht mehr das eine Medikament was zugelassen ist was für alle Patienten sondern wirklich im Extremfall jedem einzelnen Krebspatienten als Beispiel einen individuell zugeschnittenes Medikament so?

00:10:18: Das würde aber so fundamental die Entwicklung und Zulassung von neuen Medikamente verändern.

00:10:25: Das glaube ich dann.

00:10:26: KI, unser gelingstes Problem oder Thema ist an der Stelle.

00:10:28: Da werden wir mit der Regulatorik und allem drum herum uns so viel bewegen müssen und flexibel werden müssen.

00:10:36: Da schauen wir mal wie bereit wir als Menschheit sind das uns darauf einzulassen.

00:10:40: Gibt es denn da schon regulatorische Voraussetzungen für den Einsatz von KI in der Forschung?

00:10:46: Und ist es in Deutschland, wie man das vielleicht so von vornherein sagen würde überreguliert im Vergleich zu anderen Länder?

00:10:53: Also in der Forschung ist es, sagen wir mal sehr flexibel und da kann man jedes KI-Tool nutzen.

00:11:00: Nun haben wir natürlich in Europa und insbesondere in Deutschland immer so das Thema der Tendenz über alle Regulierung noch ein Goldplating obendrauf zu packen also immer noch mehr als Brüssel eigentlich von uns fordert.

00:11:14: Wir haben eine EU AI Act, der wenn man ihn denn in Gänze umsetzen wollte wahrscheinlich vieles zum Stillstand bringen würde.

00:11:21: Während eben in den USA oder auch in China muss man ganz klar sagen da herrscht eher so ein bisschen das Nike Motto Just Do It die machen halt einfach und fragen dann hinterher.

00:11:31: Ich glaube am Ende ist es auch da ein gesunder Mix.

00:11:34: ich glaube wir haben verstanden in Europa dass wir Rahmenbedingungen schaffen müssen, dass KI auch in der Routine genutzt werden kann.

00:11:40: In der Forschung kein Problem in der klinischen Entwicklung und Zulassung.

00:11:46: Und gerade wenn es dann um Produkte geht im Bereich Digital Health, Diagnostik die originär KI basiert sind, da müssen wir natürlich auch aufpassen dass wir Produkte zulassen, die am Ende den Kriterien, die jedes zugelassene Medizinprodukt oder Medikament gerecht werden müssen nämlich effektiv also wirksam zu sein auf der einen Seite und auf der anderen Seite sicher zu sein auch wirklich erfüllt aber eine Hamrahmen Bedingung dafür.

00:12:13: die sind tendenziell am oberen Ende der Regulierung.

00:12:19: Da kann man sicherlich auch mehr Flexibilität einbauen, wir sind zum Beispiel hier bei LSN aktiv in Hamburg und Schleswig-Holstein unterwegs mit dem Thema Sandboxes also das Reallabore wo man mal einen geschützten Raum schaffen kann physisch oder virtuell mit Daten und KI-Dinge ausprobieren kann, am realen klinischen Patientenfall in einem solchen geschützten Environment bevor man nachher Produkte dann wirklich zur Zulassung bringt.

00:12:50: Um nicht die Hürde schon am Anfang so hoch zu schrauben dass das man nur abgeschreckt wird, dass Startups oder Unternehmen es gar nicht erst probieren aufgrund der Regulierung sondern erstmal ausprobierend und zeigen in so einem geschütztem Sandboxumfeld ja es funktioniert überlegt, aber auch da gibt es ja schon erste Beispiele.

00:13:08: Es gibt zugelassene KI-basierte Medizinprodukte.

00:13:13: von daher denke ich, da wird sich schon ein Weg finden die auch in die Anwendung zu bringen.

00:13:18: Ich war zuletzt auf der KI Landeskonferenz Schleswig-Holstein Die von LSN Co gehostet wurde wenn ich das richtig verstanden habe.

00:13:26: Da wurden auch sehr viele Forschungsprojekte aus dem Norden hier vorgestellt mit KI im Gesundheitswesen LSN bzw.

00:13:35: hat Hamburg und Schleswig-Holstein da einen Schwerpunkt bei KI im Gesundheitswesen, in Vergleich zu anderen Regionen?

00:13:42: Oder was sind sozusagen hier bei uns im Norden die HauptKI Anwendungsfälle?

00:13:48: Nee absolut.

00:13:49: also ich glaube schon dass wir sowohl in Hamburg als auch in Schleszig-Hollstein was AI angeht ganz vorne mitspielen.

00:13:56: Wir haben hier in Hamburg mit dem ARIC Artificial Intelligence Consortium eine Querschnittsinitiative, die Branchen übergreifend unter anderem mit uns als LSN für die Life Sciences aber eben auch mit anderen Industrien arbeitet.

00:14:10: Wir haben in Lübeck, mit der Uni zu Lübäck ne Universität, die von sich selber sagt wir wollen Life Science-Universität mit KI Schwerpunkt werden.

00:14:20: also ich glaube die Voraussetzungen sind da und wir haben gerade ein ganz spannendes großes Projekt in Schleswig-Holstein um Nübeck rum nennt sich Granny, also wie die Großmutter nur mit ihr hinten.

00:14:34: Und im Grunde genommen geht es um selbstbestimmtes und Würdealter und das möglichst lange im häuslichen Umfeld.

00:14:44: Da ist ganz viel KI, was in Pflegethemen rein spielt.

00:14:50: Wie ermöglicht es älteren Menschen selbstbestimmt weiter zu Hause zu bleiben?

00:14:56: Auch mit KI-Tools bis hin zur KI gesteuerten Roboterlösung etc.

00:15:04: Also Forschungs und Entwicklungsansätze gibt's da sehr viele.

00:15:08: Da sind wir ganz vorne mit dabei.

00:15:09: am Ende müssen wir schauen dass wir uns auch gegenüber anderen Standorten Gerade es passiert ganz viel in Heilbronn.

00:15:17: Schwarzstiftung steht dahinter, da entsteht mit dem IPI Europas größtes AI-Zentrum natürlich auch andere Regionen im Bereich.

00:15:25: aber ich glaube wir haben eine echte Chance wirklich ganz vorne mit dabei zu sind.

00:15:29: Gerade im Gesundheitswesen so wie ich das jetzt auch aus deinen Ausführungen gehört habe wird KI ja vielefache dann in qualifizierte Hände gegeben.

00:15:38: zu den Ärzten und zu den Forschern macht es aus seiner Sicht auch Sinn, KI im Gesundheitswesen zu nutzen um den Patienten zur Verfügung zu stellen.

00:15:48: Um Informationen zu generieren.

00:15:51: Um sich selber zu informieren?

00:15:53: oder würdest du da eine Grenze ziehen und sagen nein für Anwendungen im Gesundheitsbesen ist so ne KI-Anwendung doch besser in den Händen der qualifizierten Fachkräfte?

00:16:02: Also wir sehen schon, jeder von uns hat wahrscheinlich als Patientin oder Patient schon mal Dr.

00:16:09: Google bemüht wenn man sich über irgendeine Erkrankung, ob nun tatsächlich diagnostiziert oder wahrgenommen als Hypochonne.

00:16:18: Man fragt ja was?

00:16:20: Jetzt frage ich mal Google und natürlich, wenn ich heute Google frage, dann frage mich automatisch eine KI weil der erste Wurf, der zurück kommt in der Regel KI gerne wird ist also wir haben es de facto in der Praxis ja schon in den Händen von Privatpersonen und Amin-Patienten.

00:16:36: Ob ich soweit gehen will um das wird auch Apps geben, sehen wir ja auch.

00:16:40: Das fängt bei Dingen an wie jetzt mal simple gesprochen bei der Terminbuchung so einen Agenten zwischen mir als Privatperson und den Ärzten oder versucht meiner Termin bei einer Krankengymnastin in der Physiotherapie Praxis zu kriegen.

00:16:56: da gibt es inzwischen AI getriebene Tools mit denen man sowas hoch automatisieren kann über die nächste Form der KI-Agenten, die dann möglicherweise Bevor ich dann in der Praxis anrufe und mit der Sprechstundenhilfe oder medizinische Fachangestellte, wie sie heute heißen, spreche dann halt mit irgendeinem AI-Agentenspreche bis hin zu Apps.

00:17:22: Wo ich selber mit dem Handy Bilder, wenn ich Hautarzt Fragestellungen habe, da mache ich ein Foto mit einem Handy, spiele das über eine App an Unternehmen und wir haben Startups in diesem Bereich hier im LSN hoch, die haben dann sowohl Hautärzte aber auch AI-Tools im Hintergrund um dann eine Erstdiagnose zu treffen.

00:17:47: Ich glaube das wird sich gar nicht vermeiden lassen.

00:17:49: wir werden alle damit in Berührung kommen.

00:17:51: Aber die Anwendungen in Forschung Entwicklung Bildinterpretation also für Radiologen Das wird schon überwiegend fürs Fachpersonal erst mal bleiben

00:18:01: glaube ich.

00:18:02: Gerade bei diesen Anwendungen hat es so vorhin schon angesprochen, dass das Training dieser KI-Modelle so wichtig ist.

00:18:08: Dafür benötigtes Daten.

00:18:11: haben wir ausreichend Daten um diese Trainings durchzuführen?

00:18:15: und wie ist eigentlich deren Qualität Struktur?

00:18:19: Ja und nein!

00:18:20: Das ist wie immer MIMO Mist in Mist out.

00:18:23: Wir haben tatsächlich hier im Norden mit dem UK Eppendorf und dem Uniklinikum Schleswig-Holstein zwei der absolut führenden Krankenhäuser in Deutschland, was das Thema digitale Patientenakten angeht.

00:18:35: Es gibt tausende um ich sagen zehntausende digitale Patientenakten in beiden Krankenhäusern mehr als zehn Jahre zurück mit langem Follow-up.

00:18:44: Das heißt die Daten per se liegen vor.

00:18:47: Die Nutzung der Daten, wir haben erst seit kurzer Zeit in Deutschland das sogenannte Patientendatennutzungsgesetz und da hat die Politik lange mit sich gerungen.

00:18:56: Anfangs hieß es darf nur für Forschung und gar nicht für Industrie.

00:19:00: Inzwischen hat man auch einen Weg gefunden Das Gesetz so zu adaptieren dass ist auch in bestimmten unterbestimmten Voraussetzungen analysiert pseudonymisiert Auch für die industrieforschung zur verfügung gestellt werden darf.

00:19:12: also wir hätten schon die daten.

00:19:15: glaube wo wir noch noch massive Lücken haben ist beim Thema Datenformate, Daten-Austausch.

00:19:23: Also wir scheitern ja schon heute daran dass wir zwischen zwei Unikliniken UKSH und UKE gemeinsam eine gemeinsame... Wir haben das mal hanseatischen Datenhafen getauft Das gemeinsam nutzen dann reden wir noch gar nicht drüber.

00:19:37: das war natürlich idealerweise bundesweit oder europaweit tun wollen.

00:19:41: würde technisch machbar wäre das alles Und ich glaube noch nicht mal ausschließlich an Regulierungsthemen.

00:19:48: Also häufig ist das Thema Datenschutz-Grundverordnung, DSGVO so ein bisschen das Totschlagargument, warum wir glauben hier in Europa nichts bewegen zu können?

00:19:56: Das ist auch nicht wichtig.

00:19:58: also ja was stimmt es haben in Deutschland hier gefühlt fünf Gesetze und Regularien zum Thema Datenschutz während anderer europäische Nachbarländer derer nur einen oder zwei haben auf Basis derselben europäischen Grundrichtlinie.

00:20:13: Also dann müssen wir uns vielleicht einfach in Deutschland an die eigene Nase packen und sagen, was braucht es denn wirklich?

00:20:17: Aber es scheitert häufig viel mehr an der Aufbereitung der Verfügbarkeit dieser Daten.

00:20:23: Solange ich drüber rede dass sich im Klinikum irgendwelche Patientenakten habe wo Röntgenbilder oder CT-Skins als PDF oder als Bilddatei nachher irgendwie dran geclatscht werden bin ich noch weit davon entfernt echte elektronische Patienten-Akten zu haben.

00:20:42: Aber da können wir schon durchaus hin, die Datenmenge haben wir, die Tools haben wir grundsätzlich und ist auch ein Bereich also gerade im LSN.

00:20:54: auch ein neues Mitglied was wird demnächst vorstellen werden?

00:20:57: Die TIPLU, die gerade in den Bereich Digitalisierung Patientendaten Im Klinikumsumfeld ganz vorne auch mit dabei sind.

00:21:07: Ich glaube, das wird uns in den nächsten Jahren massiv begleiten.

00:21:11: Ist dann die Umsetzung von solchen Datenräumen?

00:21:14: scheidet es?

00:21:16: Datenschutz hat es so genannt als einen Faktor aber möglicherweise auch am Willen oder am Finanziellen denn wir wissen ja im Gesundheitswesen, es gibt kein mehr Geld für mehr Digitalisierung sondern das sind ja immer so Initiativen die von oben herabregnen sei es Krankenhaus Zukunftsgesetz oder auch jetzt das neue KHVVG.

00:21:35: Also spielt da Finanzierung vielleicht auch eine Rolle oder der Willen?

00:21:40: Ich glaube tatsächlich ganz, ganz großer Faktor an dieser Stelle ist wirklich die Bereitschaft auf Seiten der Ärztinnen und Ärzte sich darauf einzulassen.

00:21:49: Jeder von uns wenn wir über das Thema EPA elektronische Patienten akten.

00:21:52: ich bin vor ein anderthalb Jahren aus USA zurückgekommen.

00:21:56: Ich musste erst mal meine gesamte Patientenhistorie in den USA mir ausdrucken lassen und habe mir dann einen Umschlag mit Papier, weil ich keinen Weg gefunden habe wie die Informationen digital und elektronisch meinem neuen Arzt in Deutschland zur Verfügung kommen lassen hätte können.

00:22:13: Schon froh dass er nicht gesagt hat legen sie es mehr aufs Fax sondern dann selber ein paar Seiten gescannt und ein paar Sachen abgetippt hat.

00:22:21: mich hat noch kein Arzt keine Ärztin Keine Apotheker und auch meine Krankenversicherung auf das Thema EPA angesprochen.

00:22:28: Ich glaube, das Thema Veränderung im Kopf, Veränderungen im Mindset – und das muss sowohl bei den Versicherungen als auch bei den medizinischen Professionals also Ärzten anfahren um es in die Breite zu tragen weil ansonsten werden wir weit hinter den Erwartungen herhinken.

00:22:44: Und das hat nichts mit Technologie zu tun Das hat nichts Mit Machbarkeit und Formal noch nicht mal was mit Datenschutz.

00:22:50: Jeder von uns, wir laufen alle mit solchen Apple Watches, Smartwatches rum die jede Minute, jede Sekunde jeden Tag weiß der Däube etwas alles an medizinischen Daten oder physiologischem Daten erfassen Herz, Herzrate Schlafverhalten.

00:23:06: Und ohne drüber nachzudenken weiss ich ob über welche Cloudwesen das am Ende bei Apple in USA landet stellen wir solche Daten Bösheitlich ohne Sinn und Verstand zur Verfügung.

00:23:18: Und gleichzeitig, wenn es dann um die eigene Patientenakte geht, sagen wir um Himmels Willen stellen uns auf die Hinterflüsse.

00:23:24: Also wir müssen aufpassen so ein bisschen dass wir in Deutschland nicht auf dem Altar des Datenschutzes der ist wichtig.

00:23:30: aber auf den Altar das Datenschutz jetzt den Fortschritt und die nächste Generation an digitalen Tools im Gesundheitswesen zu opfern wäre fatal.

00:23:38: Ein großes Versprechen was mit der Verfügbarkeit von Daten und auch der Auswertung durch KI oftmals verknüpft ist die nicht Heilung, aber die Generierung von Therapieoptionen für seltene Erkrankungen.

00:23:52: Ist das was, was du realistisch dort auch siehst?

00:23:55: Dass das in den nächsten Jahren dann möglich werden wird oder scheitert es da genauso an der Verfügbarkeit von Daten?

00:24:03: Also natürlich durch Quadefinition des Thema Rare Disease- oder Selbnererkrankungen, wir reden hier tatsächlich häufig von ganz seltenen genetischen Erkankungen je nach Krankheiten.

00:24:15: mal sind es ein paar tausend, mal sind's ein paar hundert Patienten weltweit die mit dieser Krankheit irgendwo diagnostiziert erleben.

00:24:23: Das heißt Es wird natürlich wahnsinnig schwierig damit klassischen Methoden der klinischen Entwicklung wo ich in Medikament was dann am besten für alle weil die Märkte natürlich auch sehr klein sind Was wir schon sehen und da würde ich schon Hoffnung reinlegen dass KI eine große Rolle spielen kann über das Thema Zell- und Gentherapie reden, also wirklich für einen einzelnen Patienten ein spezifischen Gendefekt beheben zu können.

00:24:51: Wir haben im Labor inzwischen Technologien mit CRISPR-Cas die sogenannte Genschere.

00:24:55: Man kann ganz gezielt defektes Gen ausschneiden ersetzen.

00:25:03: ob wir uns da dran wagen.

00:25:04: es gibt erste Beispiele wo tatsächlich auch seltener krankung geheilt werden können durch eine einmalbehandlung.

00:25:10: Da müssen wir uns als gesellschaft dann fragen Wie gehen wir mit dem Thema Vergütung da mit oben?

00:25:16: Natürlich, wenn ich es als Unternehmentour und als Unternehmertour dann tu' ich das profitorientiert oder am Ende getrieben von Investoren die in den Return sehen wollen.

00:25:27: Dann muss sich, wenn nicht nur eine Einmalgabe für einen Patienten habe und dann nie wieder was verkaufe also nicht die Pille die jemandem im zwanzig Jahre lang jeden Tag geben kann sondern halt einmal... Da muss ich schon gesundheitsökonomisch gucken.

00:25:40: und dann sind da teilweise eben auch von der Industriepreise aufgerufen worden, die waren dann siebenstellig.

00:25:45: Eine Million, anderthalb zwei Millionen da kriegen wir alle erstmal den riesen Sticker-Shock und sagen um Himmels Willen kann doch nicht wahr sein.

00:25:53: Da müssen wir als Gesellschaft aber das ist dann wirklich eine gesamtgesellschaftliche Debatte was es uns gesundheitweit technologisch wird.

00:26:00: es Lösungen geben?

00:26:01: Nicht für alles und auch nicht für alles gleichermaßen gerade für solche seltenen Erkrankungen, wo man auf einen Patienten-Pul weltweit zugreifen muss und damit einen Datenpul weltweiten.

00:26:12: Ich glaube es sind schon solche Datenclods und dann KI basierte Discovery bis hin zu jedem Patient eine individualisiertes Medikament.

00:26:25: Eine Firma Biontech die wir alle kennen aus Corona Zeiten mit dem Corona Impfstoff ist ja eigentlich angetreten um individualisierte RNA-Impfstoffe so entwickelt.

00:26:37: Da wird wirklich der einzelne Krebspatient genommen, dass der spezifische Tumor dieses Patienten und auf diesen Tumoren eine spezifikere Aeronasequenz hinentwickelt nur für diesen einen Patienten und man kriegt ne personalisierte Impfung gegen diesen speziellen Tumors.

00:26:55: auch.

00:26:55: da wird sich mit KI-Tools sicherlich in der Entwicklung, in der Forschung einiges tun.

00:27:00: das wird es hoffentlich beschleunigen.

00:27:02: Es wird es wahrscheinlicher machen, dass solche Produkte auch wirklich beim Patienten im Markt ankommen.

00:27:07: Aber es wird nicht das allein seelisch machende Heilmittel sein – die KI.

00:27:12: Du hattest vorhin schon angesprochen, dass ja im Grunde jedes Startup, jedes Neuunternehmen was jetzt

00:27:18: kommt

00:27:19: in Gesundheitswesen in irgendeiner Weise KI mit draufstehen hat?

00:27:25: Du bist selber Unternehmer, würdest du da jetzt immer noch auch in diesen Markt sozusagen reingehen und ein neues Unternehmen mit KI-Unterstützung gründen?

00:27:34: oder würdest so gerade sagen?

00:27:37: Es ist vielleicht eine Bubble die auch irgendwann in sich zusammenfällt.

00:27:40: Ich würde jedem und jeder empfehlen, die sich mit der Idee tragen zu gründen, immer Empfehlenden reinzugehen weil also lassen wir mal die Tatsache außen vor dass bestimmte Tools wie Machine Learning etc.

00:27:54: schon sehr viel länger angewendet werden, in der Breite der AI-Tools sind für alle seit drei Jahren auf dem selben Level.

00:28:05: Seit der ersten Generation von ChatGPT im November, zwanzig, zweieinzwanzig – jetzt sind wir hier drei Jahre später – es sind aber auch nur drei Jahre!

00:28:13: Wir hinken nicht wie in manch anderen Bereichen zwanzich dreißig Jahre hinterher sondern im schlimmsten Fall wenn wir gar nichts gemacht hätten drei Jahre.

00:28:22: Und es ändert sich so rasant, dass jeder und jede glaube ich mit entsprechendem Fokus und entsprechendem Commitment auch die Chance hat da völlig neue Pfade für sich zu entdecken.

00:28:33: Also wie würde niemanden davon abhalten wollen?

00:28:35: im Gegenteil?

00:28:36: Ich würde jeden ermutigen in den Bereich zu gehen weil das ist schon noch ein bisschen Wildwest oder einfach ein uncharter Territory in das sich lohnt reinzugehen.

00:28:48: Teilweise nicht nur die Lösungen unbekannt sind, sondern teilweise auch noch die Fragestellung... ...nicht adressiert sind.

00:28:55: Und da soll jeder für sich ausprobieren und ich glaube, da gibt es ganz viele Möglichkeiten.

00:28:59: Für dich jetzt ganz konkret als Unternehmer?

00:29:02: Es gibt ja ganz viele Lösungen schon im Bereich Arzt-Biffschreibung, Auswertung von großen Daten

00:29:08: etc.,

00:29:09: was sind aus deiner Sicht die absoluten Hot Topics wo vielleicht noch nicht so viel lohnt unterwegs sind, wo's sich wirklich lohnt ... da auch noch mal tiefer hinzuschauen.

00:29:17: Also,

00:29:18: dass

00:29:18: ich dir hier raus und gründle deinen Nachkommunter

00:29:20: in die Himmel.

00:29:21: Würde ich das zehnte Start-up im Bereich Arztbrief schreiben?

00:29:24: Nein wahrscheinlich nicht!

00:29:25: Weil... Das ist dann tatsächlich Mietu.

00:29:30: Bilderkennung, in meinem Ende, es steht und fällt alles mit der Qualität der Daten.

00:29:35: Wir haben ein Start up, dessen Namen mich jetzt mal nicht nennen kann, hier in Hamburg,... was sich in Gründung befindet, ganz speziell im Bereich Brustkrebs, was historisch aus einer Laborkette einem Diagnose-Labor kommt und über Jahrzehnte Zehntausende an Brust Krebsfällen gesammelt hat.

00:30:00: Und zwar die Proben, die Bilder, die Diagnosen, die Nachverfolgung der Therapie... Die auch über eine AI-Plattform jetzt gucken.

00:30:12: das aber Die AI-Plattform an sich ist es nicht.

00:30:15: Ich brauche die drunterliegenden klinischen Daten und ich brauche auch die klinische Proben dazu, wenn ich mir hier ein Unternehmen, was ich glaube ganz deutlich wird in Divomete, hier in Hamburg gibt's seit über zwanzig Jahren hat eine der weltweit größten Tumordatenbanken aufgebaut von verschiedensten Krebsarten und dann aber zusammen mit genetischem Daten, epigenetischen Daten, Proteindaten und eben daraus ein Datenschatz gemacht, auf den man auch heute dann moderne AI-Tools laufen lassen.

00:30:50: Aber die AI-tools per se sind es nicht, sondern sie sind wertlos ohne die drunterliegenden Daten, die man über sehr lange Zeiträume, weil man eben nicht nur einen Zeitpunkt der Diagnose braucht, sondern dann auch was ist denn mit dem Patienten der Patientin passiert?

00:31:03: Wie sind die behandelt worden?

00:31:05: Ist der Tumor wiedergekommen?

00:31:06: Leben die noch?

00:31:07: wie lange haben Sie noch geblieben?

00:31:08: All das brauche ich als Basisdaten um dann eine KI tool vernünftig drauf laufen lassen zu können.

00:31:15: Im Bereich Medikamenten, Entdeckung und Entwicklung ist glaube ich noch ganz viel zu holen.

00:31:21: da gibt es keine Standards bislang bis hin zu wirklich Forschungsagenten.

00:31:26: ein KI basierter Research Agent wir arbeiten hier bei LSN zusammen mit einem tatsächlich einen Unternehmen aus Süddeutschland gibt's seit von zwanzig Jahren ist ein IT Memes Gleister.

00:31:35: die kommen ursprünglich mal aus dem Bereich Data Storage In Deutschland haben dann in den letzten zwei Jahren einen AI-Tool, den sogenannten Biomed Advisor entwickelt.

00:31:47: Der über alle sechs großen Large Language Modelle plus eine ganze Reihe von spezifischen und proprietären Biodatenbanken läuft.

00:31:57: wo ich zum einen sichergestellt habe, dass jeder Prompt den ich da in der Forschung eingebe nicht direkt eins zu eins bei ChatGPT landet.

00:32:05: Sondern jeder Promt so aufgeteilt wird ist keiner der Anbieter der sechs LLMs die Info hat.

00:32:11: also wird es als Middle-Air und Die Ergebnisse und alles was sich damit mache kann Ich entweder als großes Unternehmen on premise haben oder In einer virtuellen in Deutschland gehosteten Cloud Damit auch DSGVO konform etc.

00:32:27: Ich glaube, auch solche Dinge werden mehr und mehr entstehen.

00:32:31: Da sind wir ganz am Anfang.

00:32:33: Wir können uns noch gar nicht vorstellen was da in fünf oder zehn Jahren alles möglich ist.

00:32:37: Genau das wäre jetzt mal bei meiner Abschlussfrage an dich Was erwartest du für die nächsten fünf bis zehn Jahre in diesem Bereich?

00:32:45: KI unterstützt Therapie im Gesundheitswesen Und wie unterstützt ihr vom Life Science Nord Netzwerk diese Visionen, die dahinter stehen?

00:32:56: Also ich würde mir schon hoffen, dass wir in den nächsten fünf bis zehn Jahren tatsächlich messbar und nachweisbar merken und sehen das es nicht mehr zwölf Jahre dauert um ein neues Medikament zu entwickeln.

00:33:08: Dass es also schneller geht, dass es billiger wird, dass die Erfolgswahrscheinlichkeiten steigen und dass am Ende Medikamente und Therapien rauskommen, die tatsächlich Dinge behandeln lassen aus heutiger Sicht historisch noch nicht behandelbar waren oder nur sehr unzulänglich behandelbar war.

00:33:28: Das ist ein heyeres Ziel, weil nochmal KI ist nur so gut wie die Menschen dieses benutzen und wie die Dinge nachher im Labor und in der Klinik umgesetzt werden.

00:33:40: am Ende müssen wir es immer noch einem Patienten also einen Menschen geben müssen gucken was passiert und müssen schauen dass dann auch der klinische Outcome das Endergebnis gesundheitstechnischen echt mehr wert bietet.

00:33:52: Wie unterstützen wir als LSN?

00:33:54: Wir arbeiten ganz, ganz viel mit sowohl den Universitäten und Forschungsinstituten.

00:33:59: Und den verschiedenen Initiativen die sich um Start-up zum Grundum ab das hier der Start up Port ist ob das in Schleswig-Holstein die entsprechenden Start Up Aktivitäten sind.

00:34:10: Und jede Gründerin jeder Gründer die mit irgendeiner coolen AI Idee wissen auch dass sie hier bei uns bei LSN mit unser.

00:34:18: wir haben ein Team von drei Kolleginnen Kollegen die sich ausschließlich um das Startup-Thema kümmern, hier im Norden.

00:34:24: Immer einen Ansprechpartner haben mit dem Fabio Bals jetzt seit einem Jahr einen Kollegen der sich ausschlließlich um Digital Health Themen kümmert.

00:34:32: Das ist schon auch ein Asset, mit dem wir wuchern können weil wir diese Startups natürlich vernetzen können mit großen etablierten Playern und den Kliniken, mit professionellen Dienstleistern aus dem Netzwerk für Zulassung, für regulatorische Fragen, für Kommerzialisierung und hoffentlich helfen können, dabei das Kapital zu akquirieren von Investoren.

00:34:54: Was es braucht um die Ideen in die Anwendung zu bringen?

00:34:57: Vielen Dank!

00:34:58: Ich höre also raus.

00:34:58: wir können uns auf den nächsten fünf bis zehn Jahre freuen.

00:35:01: Wir werden's ja auch noch miterleben.

00:35:04: Hoffentlich doch diese Veränderungen im Gesundheitswesen.

00:35:08: Und vielen dank Oliver für deine Einblicke.

00:35:12: Danke dir.