Die nächste Generation der datengesteuerten Gesundheitsversorgung ist da

The next generation of data-driven healthcare is here

In den letzten 60 Jahren ist die Lebenserwartung eines durchschnittlichen Neugeborenen um fast 20 Jahre gestiegen – von 52,5 auf 72, Stand 2018. Wir haben in dieser Zeit eine unglaubliche Welle technologischer Innovationen erlebt: Die Einführung des Internets, der Medizin Durchbrüche und ein besseres Verständnis von Initiativen im Bereich der öffentlichen Gesundheit haben den Lauf des menschlichen Lebens verändert. Und mit neuen Technologien wie Blockchain und künstlicher Intelligenz, die jetzt die Bühne betreten, wissen wir, dass eine noch radikalere Transformation bevorsteht. Diese disruptiven Technologien ebnen den Weg für eine längere und gesündere Lebensdauer.

Um Ihnen zu zeigen, wie weit die Gesundheitsversorgung dank dieser Technologien fortgeschritten ist, möchte ich eine Fallstudie von zwei einzigartigen Unternehmen hervorheben, Insilico Medicine und Longenesis. Gemeinsam zeigen sie, wie die Entwicklung von KI für die medizinische Versorgung parallel zum Aufkommen von Blockchain-Anwendungen im Gesundheitswesen gewachsen ist.

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Datengesteuertes Gesundheitswesen

2014 wandten sich der Innovator für Langlebigkeit, Alex Zhavoronkov und ihr Unternehmen, Insilico Medicine, an mich. Das Unternehmen basierte auf einer einfachen, aber radikalen Prämisse: Die Verwendung von KI zur Beschleunigung der Wirkstoffforschung und -entwicklung. Zu dieser Zeit war der Einsatz von KI noch in den Kinderschuhen, sowohl im öffentlichen Bewusstsein als auch in ihrer Anwendung in der Medizin. Aber in den sieben Jahren, seit ich in dieses Unternehmen investiert habe, hat es mithilfe von KI die Forschung und Entwicklung im therapeutischen Sektor komplett verändert. Die schnelle Entdeckung und Entwicklung neuer Therapien resultiert aus der unglaublichen Menge an Daten, die sie auf der Suche nach dem nächstbesten Heilmittel verarbeiten. Diese Daten sind reich an Quelle und Umfang und stammen aus den genomischen und proteomischen Sequenzen tatsächlicher Patienten im Gesundheitswesen. Durch Dutzende neuer Medikamentenkandidaten haben sie ein enormes Potenzial beim Einsatz von KI für die datengesteuerte Gesundheitsversorgung gezeigt.

Der bahnbrechende Fortschritt von Insilico verlief jedoch nicht ohne Hindernisse. Die Arbeit mit riesigen Datenmengen stellte besondere Herausforderungen in Bezug auf Zentralisierung und Sicherheit. Daten im Gesundheitswesen neigen dazu, verstreut und isoliert zu sein. Jeder Arzt, jedes medizinische Zentrum und jedes Krankenhaus unterhält sein Silo und aufgrund von Datenschutzbestimmungen werden Daten normalerweise nur dann weitergegeben, wenn dies für die Patientenversorgung erforderlich ist. Der Zugang zu synthetisierten Patientendaten war für den Erfolg der KI-Algorithmen von Insilico von entscheidender Bedeutung, und er war einfach nicht verfügbar.

Datenschutz und Blockchain-Technologie

Auf der Suche nach Lösungen für die mit dieser Art von Daten verbundenen Sicherheits- und Zentralisierungsprobleme entdeckten Alex und das Team von Insilico Medicine bald die Blockchain- und Distributed-Ledger-Technologie. Die Unveränderlichkeit der Einträge in der Blockchain und die Möglichkeit, dass mehrere dezentrale Knoten Daten zu einem gemeinsamen Hauptbuch beitragen, boten eine Lösung für die komplexen Probleme im Zusammenhang mit Patientendaten. Diese Technologie war das, wonach sie gesucht hatten, aber sie brauchten einen Partner, der sie mit ihnen baute. Insilico gründete ein Joint Venture mit dem führenden europäischen Blockchain-Unternehmen Bitfury (jetzt eines der größten aufstrebenden Technologieunternehmen des Kontinents) und gründete ein neues Unternehmen namens Longenesis. Das Ziel von Longenesis war klar: ein Blockchain-Ökosystem für das Gesundheitswesen zu schaffen, das die sensiblen Anforderungen von Gesundheitsdaten und die Anwendungsbedürfnisse der Biotech-Forschung berücksichtigt.

Verbunden:Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes nehmen zu und Blockchain ist die Lösung

Longenesis entwarf eine Blockchain-basierte Umgebung für Interessenvertreter aus der gesamten Gesundheits-/Biotechnologiebranche, darunter Patientenorganisationen, biomedizinische Forschungsgruppen sowie Forschungspartner und Sponsoren. Das Schöne an der Lösung von Longenesis ist, dass immer eine Einwilligungserklärung vorliegt. Wenn Patienten der Weitergabe ihrer Daten zu irgendeinem Zweck zustimmen, gibt es einen unveränderlichen Beweis ihrer Zustimmung.

Sein erstes Produkt, Curator, wird von Krankenhäusern und anderen Pflegeorganisationen verwendet, um die für Forscher verfügbaren Daten sicher und gesetzeskonform zu präsentieren, ohne die Privatsphäre der Patienten zu beeinträchtigen. Diese Funktion ermöglicht es Forschern, Datensätze zu überprüfen, ohne die Sicherheit der Patientendaten zu gefährden. Wenn ein Forscher oder ein Unternehmen daran interessiert ist, die Daten zu verwenden, stellt das zweite Produkt Engage von Longenesis diese zur Verfügung. Engage ermöglicht es Krankenhäusern und Forschern auch, Patienten schnell in neue medizinische Studien und Forschungen einzubeziehen und die laufende Zustimmung der Patienten aufzuzeichnen. Unabhängig davon, ob KI neue Daten aus einer medizinischen Studie oder „alte“ Daten aus Krankenakten analysiert, wissen die Patienten davon und können nach Belieben zustimmen. Longenesis hat diese Lösung in staatlichen Krankenhäusern, staatlichen Biobanken und mehr eingesetzt. Seine Arbeit ermöglicht KI-Unternehmen wie Insilico Medicine den Zugriff auf riesige Datenmengen, die für die Analyse künstlicher Intelligenz verwendet werden können, was zu noch mehr Behandlungen und Medikamentenentdeckungen führt.

Daten, Blockchain und menschliche Langlebigkeit

Obwohl ich hier zwei Unternehmen hervorgehoben habe, gibt es Tausende von herausragenden Startups, Forschungseinrichtungen und Ärzten, die unermüdlich daran arbeiten, die menschliche Lebensdauer zu verbessern. Sie alle könnten von Blockchain-entsperrten Daten und der analytischen Kraft der künstlichen Intelligenz profitieren.

Ein durchschnittliches Krankenhaus erzeugt jährlich 760 Terabyte an Daten, doch 80 % dieser wertvollen Daten sind unstrukturiert und stehen Forschern nicht zur Verfügung. Es muss sicher bleiben, und die Patienten müssen der Verwendung dauerhaft zustimmen. Diese Trennung bremst den Fortschritt in allen Bereichen der Medizin. Die Kombination von Blockchain und KI kann diese Daten für die Analyse freigeben, die Zustimmung des Patienten erleichtern, die Verwendung klinischer Daten verfolgen und mehr.

Abschließend

Ohne Blockchain fehlen der künstlichen Intelligenz die ethisch beschafften und geschützten biomedizinischen Daten, die sie braucht, um neue Lösungen zu finden. Ohne künstliche Intelligenz bleiben die durch Blockchain geschützten riesigen Datenmengen zwar sicher, aber für die Forschung unbrauchbar. Fortschritte entstehen, wenn diese Innovationen zusammenwirken, so wie es mit dem Aufkommen des World Wide Web gelungen ist, in den vergangenen Jahrzehnten kritische Initiativen im Bereich der öffentlichen Gesundheit zu ergreifen. Unser Ziel muss es dann sein, diese Technologien umfassender auf den Markt zu bringen, damit eine auf Langlebigkeit ausgerichtete Pflege für alle zugänglich ist.

Die hier geäußerten Ansichten, Gedanken und Meinungen sind die alleinigen des Autors und spiegeln nicht unbedingt die Ansichten und Meinungen von Cointelegraph wider oder repräsentieren diese.

Garri Zmudze ist geschäftsführender Partner bei LongeVC, einer in der Schweiz und auf Zypern ansässigen Risikokapitalgesellschaft, die innovative Start-ups im Bereich Biotechnologie und Langlebigkeit beschleunigt. Er ist ein erfahrener Wirtschaftsexperte und Angel Investor mit mehreren erfolgreichen Exits bei Biotech- und Technologieunternehmen. Er ist ein langjähriger Unterstützer und Investor von Biotech-Unternehmen, darunter Insilico Medicine, Deep Longevity und Basepaws.

Anmerkung des Autors: Beide Unternehmen, Insilico Medicine und Longenesis, sind Portfoliounternehmen unseres auf Langlebigkeit ausgerichteten VC-Unternehmens LongeVC.

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