Von Nobelpreis bevorzugtes "KI+Medizin" erhält in China eine neue Lösung.

Im Jahr 2024 wurde der Nobelpreis für Chemie an David Baker und andere verliehen, um ihre Forschungen zur Proteindesign und Strukturvorhersage unter Nutzung von KI-Technologie anzuerkennen, die der Arzneimittelentwicklung unendliche Vorstellungen gebracht haben. In den letzten Jahren, mit der Durchdringung der künstlichen Intelligenz in verschiedenen Bereichen der Gesellschaft, hofft auch das Gesundheitswesen auf ein digitales Produkt, das die traditionelle diagnostische und therapeutische Methode revolutioniert, um die klinischen Behandlungsergebnisse zu verbessern und gleichzeitig die Belastung des Gesundheitswesens und der Patienten zu senken.

Das bedeutet auch, dass das größte Potenzial der Kombination von KI und Gesundheit nicht nur auf die Anwendung in bestimmten Behandlungsszenarien beschränkt ist, sondern an der Optimierung und sogar Umschreibung jeden Aspekts des gesamten Prozesses von Gesundheitsdienstleistungen teilnimmt.

Laut Bericht von IDC wird erwartet, dass der globale Marktwert von Anwendungen der künstlichen Intelligenz bis 2025 100 Milliarden US-Dollar übersteigen wird, während Chinas Gesundheitssektor ein Fünftel des Gesamtmarktvolumens ausmachen wird. Wenn die Flut hereinbricht, beginnen immer mehr Unternehmen, medizinische Einrichtungen, Universitäten und Institute damit, die Praxis der intelligenten Medizin zu erkunden.

Als weltweit führendes Pharmaunternehmen ist Roche selbstverständlich ein wichtiger Akteur in der Welle von "KI+Medizin". Auf der diesjährigen CIIE präsentierte Roche mehrere KI-getriebene digitale Produkte in Zusammenarbeit mit Partnern und startete das "Digital Health Incubation 2.0" Programm, um lokale Innovationen im Bereich der intelligenten Medizin weiter zu fördern.

"Die CIIE ist seit jeher ein Barometer der 'Innovation'. Roche ist seit langem im Bereich der intelligenten Medizin tätig und verfügt über umfangreiche Erfahrungen auf diesem Gebiet. Gleichzeitig hat Roche in China 30 Jahre Entwicklungs- und Layoutgeschichte, was ermöglicht, verschiedene Ressourcen zu verknüpfen und die wissenschaftlichen und technischen Fortschritte in klinische Anwendungen zu beschleunigen, um letztendlich alle Patienten zu profitieren. Roche ist bereit, die Brücke zwischen der Wissenschaft und der Industrie zu schlagen, um wertvolle und bedeutungsvolle Innovationen für die medizinische Forschung und Behandlung von Patienten zu bringen", so Dr. Li Bin, Vizepräsident für medizinische Angelegenheiten bei Roche China.

Gesundheitsdienstleistungen bewegen sich hin zu Intelligenz und Individualisierung

Nachdem die frühen Phasen der "KI+Bildgebungserkennung" und der grundlegenden medizinischen Digitalisierung überwunden sind, entwickelt sich die Anwendung von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen in China derzeit sowohl im Hinblick auf die Konzeptwahrnehmung als auch auf die technologische Weiterentwicklung rasch und das von KI-gestärkte "Zeitalter der intelligenten Medizin" ist im Kommen.

Wang Jingjing, ausführende Direktorin des Global Health Industry Innovation Center, erinnert sich, dass in der Vergangenheit, als KI gerade in die Medizin eingedrungen war, alle skeptisch und vorsichtig waren. Mit der weiteren Weiterentwicklung der KI-Technologie haben Menschen jedoch eine zunehmend aufgeschlossene Haltung gezeigt, in der Hoffnung, dass "die technologische Entwicklung die gesamte Branche in Richtung intelligentere Medizin vorantreiben kann".

Wang Jingjing, ausführende Direktorin des Global Health Industry Innovation Center, hält eine Rede (Bildquelle: Roche)

Was ist nun intelligente Medizin eigentlich? Im Vergleich zur einfachen Erweiterung medizinischer Daten betont es stärker die Entscheidungsunterstützung durch Intelligenz und die Bereitstellung automatisierter Dienstleistungen. Durch die Integration und Analyse einer großen Menge medizinischer Daten werden intelligente Entscheidungswerkzeuge bereitgestellt, um Ärzten bei der Unterstützung der Diagnose, der Entwicklung von Behandlungsplänen usw. zu helfen.

In den letzten Jahren stieg innerhalb von Kliniken die Nachfrage nach individueller, vielseitiger und mehrstufiger Versorgung, die durch traditionelle Behandlungsmethoden schwer zu bewältigen ist. Als systematische "Lösung" kann intelligente Medizin alle Aspekte von individueller Diagnose, Behandlung, Krankheitsüberwachung, Patientenmanagement abdecken und die Effizienz des Gesundheitswesens auf verschiedene Weise verbessern.

Allerdings ist die Entwicklung digitaler Produkte, die die Nachfrage nach intelligenter Medizin befriedigen, nicht einfach. Technologisch gesehen erfordert dies nicht nur, dass KI-Modelle multimodale Daten analysieren und lernen, die tiefen Mechanismen von krankheitsassoziierten Treibergenen und Strukturanomalien von Proteinen zu verstehen. Gleichzeitig müssen auch das tatsächliche Verhalten und die Bedürfnisse von Ärzten und Patienten während des klinischen Prozesses berücksichtigt werden, um ein perfektes Gleichgewicht zwischen "Wissenschaft" und "Erfahrung" zu erreichen.

Shen Xiafang, Senior Director für Hämatologie und innovative Gesundheitslösungen bei Roche Pharmaceuticals China, erwähnte, dass das globale Hauptquartier im Ausland durch Akquisitionen zahlreiche innovative Projekte von KI-Technologieunternehmen im Gesundheitsbereich entwickelt hat. Allerdings sind diese Projekte, obwohl effektiv, aus einer "exteren" Perspektive betrachtet. In China können Unternehmen jedoch durch die gemeinsame Forschung eines klinischen Problems mit Ärzten wertvolle Innovationsprojekte umsetzen, wodurch diese Verbindungen "enger und effizienter" werden.

Shen Xiafang, Senior Director für Hämatologie und innovative Gesundheitslösungen bei Roche Pharmaceuticals China, hält eine Rede (Bildquelle: Roche)

In den vergangenen Jahren hat Roche durch verschiedene Formen externer Kooperation ständig versucht, KI-Technologie in verschiedene Bereiche der pharmazeutischen Wertschöpfungskette anzuwenden, wie Arzneimittelentwicklung, Diagnostik, Produktion und Patientenmanagement, um die gesamte Produktivität und Effizienz zu steigern und die Kostenbelastung für das Gesundheitssystem und Patienten zu senken.

Diese Praxis hat gezeigt, dass das echte Erreichen eines "Gleichgewichts" zwischen Wissenschaft und Erfahrung und die tatsächliche Implementierung intelligenter medizinischer Produkte den Schlüssel in der reichhaltigen und bedeutungsvollen Datenmenge, fortschrittlicher Analysetechnologie und wertvollen Anwendungsszenarien liegt.

Zum Beispiel ist Daten der "grundlegende Produktionsfaktor" zur Entwicklung von KI-Anwendungen. "Innerhalb von China war die Interoperabilität und der Datenaustausch immer ein Schmerzpunkt. Aber in den letzten zwei Jahren haben wir festgestellt, dass der Staat diesen Daten zunehmend Bedeutung beimisst. Wir haben die nationale Datenverwaltung gegründet, über 200 medizinische Datenprodukte sind online gegangen, und das Transaktionsvolumen ist bemerkenswert. Das bedeutet auch, dass in Zukunft bei der Entwicklung innovativer KI-Anwendungen die durch Daten verursachten Einschränkungen in hohem Maße behoben werden, und Daten besser mit fortschrittlicher Technologie kombiniert und in benötigten medizinischen Szenarien angewendet werden können", sagte Shen Xiafang.

In Bezug auf klinische Praxis konzentriert sich Roche derzeit auf klinische Entscheidungsunterstützung und das Patientenfernerhapsagement, um relevante digitale Produktkombinationen zu entwickeln. Diese Produktkombinationen werden nicht nur Ärzten und Patienten mehr Therapieoptionen bieten, sondern auch ein wichtiger Motor für die Entwicklung neuer erstklassiger Produktivität und die Förderung einer hochwertigen Entwicklung sein.

Am Beispiel Krebs: Roches intelligente Medizin "Chinesisches Antwortblatt"

Ein digitales Entscheidungsmodell zur Unterstützung im Bereich Leberkrebs ist eines der Beispiele für Roches "chinesisches Antwortblatt" in der intelligenten Medizin.

China ist ein Leberkrebsland. In den letzten Jahren haben verschiedene neue Immuntherapien, vertreten durch PD-1, die Gesamtüberlebensrate von Patienten erheblich verbessert. Doch in der praktischen Behandlung finden viele Patienten aufgrund von Krankheitsunterschieden und Diagnose- und Behandlungsfähigkeiten keine geeigneten Behandlungspläne, was zu niedriger Effektivität und hohen Nebenreaktionsraten führt, und die Kosten der Fehlversuche steigen.

Einige Experten haben verglichen, dass unterschiedliche Leberkrebspatienten bei Verwendung des gleichen Behandlungsplans wie das Öffnen einer "Blindbox" sind, mit einer Erfolgsrate von weniger als einem Drittel. Doch es fehlt bisher eine Methode zur Erkennung der Wirksamkeit der Leberkrebsbehandlung, und inländische Patienten haben nur wenig Raum für Fehler. Daher besteht die dringliche Aufgabe der Leberkrebsdiagnose und -behandlung darin, die Unterschiede zwischen den Patienten genau zu identifizieren und den besten Behandlungsplan auszuwählen.

Um dieses Problem zu lösen, hat Roche in Zusammenarbeit mit einem Top-Krankenhaus in China ein digitales Entscheidungsmodell zur Unterstützung im Bereich Leberkrebs entwickelt. Dies wird durch "digitale Biopsien" durch Bildgebungstechnologie erreicht, um Tumore zu analysieren. Der Vorteil liegt darin, dass keine neuen Detektionsmethoden eingerichtet werden müssen oder Proben für zusätzliche Blut- oder Tumorgewebebiopsien verwendet werden müssen, um die Zielpersonen präzise zu lokalisieren. Zum Beispiel kann dieses Modell die Merkmale wie Position, Größe und Anzahl der Veränderungen beim Patienten analysieren, um eine höhere Behandlungsempfehlung abzuleiten.

Professor Sun Huichuan, stellvertretender Direktor des Leberkrebsforschungsinstituts an der Fudan-Universität und stellvertretender Direktor der Abteilung für hepatologische Chirurgie am Zhongshan-Krankenhaus der Fudan-Universität, sagte, dass dieses Modell derzeit im Stadium der klinischen Validierung ist und digitale Beweise für die Wirksamkeit von Medikamenten liefert, was Ärzten bei ihrer Entscheidungsfindung hilft, die Sicherheit während des Diagnose- und Behandlungsprozesses erhöht und gleichzeitig klinische Vorteile für Patienten bietet und medizinische Kosten spart.

Professor Sun Huichuan teilt das digitale Entscheidungsmodell zur Unterstützung im Leberkrebsbereich (Bildquelle: Roche)

Relevante Anwendungsergebnisse zeigen, dass dieses Modell die Genauigkeit der Vorhersage der Wirksamkeit einer bestimmten Behandlungsmethode bei Patienten auf über 80% erhöht und der klinische Vorteil für Patienten um das 2,6-Fache gesteigert werden kann. Darüber hinaus hat das Modell in vielen Krankenhauspraktiken seine Wirksamkeit bewiesen.

Zusätzlich zur Behandlungsphase erstrecken sich Roches Erkundung der Entwicklung digitaler Produkte auf Diagnose- und Prognosemanagement und andere Anwendungsszenarien. In diesem Bereich sind das digitale Vorhersagemodell für Lymphome und das digitale Fernerhap Management-Tool für Lymphompazienten ebenfalls wichtige Praktiken der Roche-Innovationsprojekte zur lokalen intelligenten medizinischen Schaffung und Zusammenarbeit.

In der Lymphomdiagnose und -behandlung gibt es Probleme wie hohe Aggressivität, hohe Heterogenität und hohe Chemotherapie-Resistenz. Beim diffusen großzelliges B-Zell-Lymphom (DLBCL) zeigen verwandte Daten, dass 40% der Patienten auch nach Standardimmuntherapien Rückfälle erleiden und mit einem hohen Risiko schlechter Prognosen konfrontiert werden, was mit höheren Risiken und stärkeren wirtschaftlichen Belastungen einhergeht.

Deshalb hat Roche auf der Grundlage des kontinuierlich erweiterten PET/CT-Algorithmus und in Kombination mit den in kooperierenden Krankenhäusern gesammelten realen Daten ein DLBCL-Rückfallvorhersagemodell entwickelt, das den klinischen Anforderungen in China entspricht. Dieses Modell zielt darauf ab, durch Integration multimodaler Informationen die Identifizierung neuer Biomarker zu leiten und bessere Therapieoptionen für Lymphompatienten zu empfehlen.

Eine auf der CIIE vorgestellte Leistung zeigt, dass das Modell mit klinischen Daten von über 1.400 Patienten aus mehr als 400 Zentren trainiert und validiert wurde. Es kann schnell und automatisch FDG-PET-Bilder segmentieren und auswerten und dem Radiologen innerhalb von 3 Minuten quantifizierbare und visualisierte Ergebnisse liefern, was die Geschwindigkeit und Qualität der DLBCL-basierten klinischen Bildbewertung verbessert.

Darüber hinaus spielen digitale Produkte von Roche auch im Langzeitverlauf und bei der Überwachung von Krankheiten eine Rolle. Auch im Bereich Lymphome hat Roche ein digitales Fernerhap Management-Tool für Lymphompatienten eingeführt, das Wege zur inner- und außerklinischen Behandlung öffnet, um eine standardisierte Behandlung durch Ärzte und eine kontinuierliche Überwachung des Krankheitsverlaufs für Patienten zu erreichen und dadurch die Heilungsrate für Lymphompatienten insgesamt zu verbessern.

Zudem sind diese Produkte tatsächlich nur die ersten "Tests" von Roche im Bereich der intelligenten Medizin. In diesem Prozess betont Roche nicht nur "Originalität", sondern auch "Innovation". Das bedeutet, dass wir mehr durchdringende Einsichten über die Schmerzen und Bedürfnisse der lokalen ärztlichen und patientischen Gemeinschaft benötigen und uns gemeinsam mit Krankenhäusern und Ärzten an der gemeinsamen Entwicklung und Schaffung beteiligen müssen, um mehr Produkte zu entwickeln, die die Gesundheit der Patienten verändern und klinischen Wert und Umsetzbarkeit haben.

Erwartung von geme insamer Entwicklung, um kontinuierlich mehr intelligente Medizinprodukte zu realisieren

Unter der Leitung des Konzepts der intelligenten Medizin bieten digitale Lösungen der Zukunft unendliche Vorstellmöglichkeiten in der medizinischen Praxis. Doch aus der Perspektive der Produktentwicklung stehen viele Herausforderungen und Schwierigkeiten im Weg, von der klinischen Konzeptualisierung bis hin zur Umsetzung, wie unklarer klinischer Wert und Marktpositionierung, fragmentierte und unausgereifte Technologie, unzureichende Produktverwertungskapazität und Mangel an kommerziellen Ressourcen.

Darüber fühlt sich Shen Xiafang sehr bewegt. Sie erklärt, dass in der Entwicklungsphase digitaler Produkte beispielsweise unterschiedliche Standardisierungen der Krankenhausdaten, Methoden der Untersuchung und die Zeitpunkte der klinischen Wirksamkeitsbewertung den Datenvalidierungsprozess beeinflussen können und dadurch möglicherweise die Effizienz und Genauigkeit des Modells beeinträchtigt werden können. Eine weitere Herausforderung besteht in der "Hardware, nicht Software" Bias des Gesundheitssystems, was dazu führen kann, dass digitale Produkte bei ihrer Einführung in Krankenhäuser auf Hindernisse stoßen.

Um diese Probleme zu lösen, ist beim Tiefgang der Grundlagenforschung und der lokalen Innovation das Gesamtbild "Regierung, Industrie, Wissenschaft, Forschung, Medizin, Unternehmen" unverzichtbar. In der Vergangenheit hat Roche unter dieser Leitlinie ein vollständiges "Digital Health Incubator" aufgebaut, um durch Unterstützung der gesamten industriellen Wertschöpfungskette effiziente, nahtlose Verbindungen von der Konzeptbewertung bis zur Umsetzung zu realisieren. Der Erfolg bei Leberkrebs, Lymphomen und anderen Szenarien ist diesem Konzept zu verdanken.

Auf der diesjährigen CIIE hat Roche im Hinblick auf die neue Entwicklung im Bereich der intelligenten Medizin die "Digital Health Incubator 2.0" veröffentlicht, mit der Absicht, klinische Ideenbewertungen, Produktentwicklungen und Marktzulassungen miteinander zu verbinden, um eine "integrierte digitale Tool-Inkubationsplattform für die Umwandlung zu beschleunigen."

Beim 2.0-Inkubator wird insbesondere auf "Proof of Concept" und die Fähigkeit zur konsequenten Skalierung und Verstetigung geachtet. Shen Xiafang erklärt, dass der erstere Teil darauf fokussiert ist, wirklich marktwürdige Gesundheitsanwendungen zu erkennen. "Ärzte verstehen die Bedürfnisse der Patienten am besten, aber ob diese Bedürfnisse weit verbreitet und schwerwiegend sind, erfordert eine umfassendere, globale Perspektive. Aus diesem Blickwinkel muss die Industrie bei der Unterstützung des Proof of Concept helfen und sicherstellen, dass KI-Produkte wirklich dringend benötigte Probleme ansprechen und einen größeren Einfluss haben können."

Letzteres bezieht sich darauf, dass der Prozess der Produkttransformation eine Reihe komplexer Schritte erfordert, die qualifizierte Fachkräfte benötigen. Aus diesem Grund hat Roche in Zusammenarbeit mit dem Global Health Industry Innovation Center (GHIC) von Tsinghua University das "Elite Academy" gegründet, um mehr Talente anzuziehen und die in der Transformation von digitalen Gesundheitsprodukten erforderlichen Fähigkeiten, Kenntnisse und Standards weiter zu verbreiten, um echte Skalierung, Kontinuität und Systematisierung digitaler Produkte zu ermöglichen.

Derzeit hat das Global Health Industry Innovation Center ein ärzte- und professorzentriertes Ökosystem etabliert, ergänzt durch die Zusammenarbeit großer Unternehmen, die eine gesamte Reihe von Modellen für die Umwandlung von Innovationen bieten. "Wir kategorisieren Innovationsprojekte im Prozess; reifere Projekte gelangen direkt in den Umsetzungsmodus, während halbentwickelte Projekte zuerst ins Proof of Concept-Zentrum eintreten. Wenn sie noch ganz am Anfang stehen, können wir sie im Inkubatorzentrum weiter unterstützen. Wenn ein Forschungsprojekt in ein Produkt umgewandelt ist, reift es allmählich. Dann kann es seinen eigenen Weg gehen, mit allen erforderlichen Ressourcen, um sein Wachstum zu beschleunigen," sagt Wang Jingjing.

Darüber hinaus, um die Effizienz klinischer Umwandlungen zu verbessern, erforscht Roche aktiv den Einsatz von KI-Tools zur Steigerung der Forschungseffizienz, damit "Forscher Zeit und Energie in die Essenz der Innovation investieren können." Beispielsweise hat Roche KI-generierte Funktionen entwickelt, wie Literaturanalyse, intelligentes Schreiben und intelligente Fragenbeantwortung, die die tatsächlichen Bedürfnisse von Ärzten in Forschungs- und klinischen Szenarien ansprechen.

Derzeit werden diese Tools hauptsächlich intern in der medizinischen Abteilung von Roche verwendet. Doch in Zukunft, wenn die Qualität dieser Tools weiter steigt, sollen sie schrittweise auch für externe Nutzer zugänglich gemacht werden.

Diese Erkundungen sind auch ein Ausdruck von Roches Engagement für Innovation in der Welle der KI- gestützten Anwendungen im Gesundheitswesen. Laut Roche deckt das aktuelle Produktportfolio der Firma fünf Kernbereiche ab, darunter Onkologie/Hämatologie und Neurologie; von 2020 bis 2029 plant die Firma weltweit mehr als 20 innovative Medikamente auf den Markt zu bringen. Als alteingesessenes Pharmaunternehmen mit Innovationsdrang hat Roche daher den Antrieb, um KI effektiv auf bestehende Geschäftsbereiche anzuwenden und digitale Produkte zu entwickeln.

"Heute hat die Anwendung von KI eigentlich schon alle Aspekte unseres internen Prozesses durchdrungen, von der Forschung bis hin zu den täglichen Arbeitsabläufen, und wir fühlen bereits eine erhebliche Verbesserung und Optimierung der Arbeitseffizienz," sagte Summer Tian, Vice President für Finanzen, Strategie und Operationsoptimierung bei Roche China.

Auf der CIIE betonte Roche, dass die Implementierung intelligenter Medizin in China ohne die Unterstützung aus Wissenschaft, Industrie, Forschung und anderwertigen Bereichen nicht möglich wäre. In der Zukunft wird Roche weiterhin mehr transformatorische innovative Lösungen und intelligente medizinische innovationspraktiken bieten, um sicherzustellen, dass jeder chinesische Patient von der durch innovative Technologie gestalteten medizinischen Erfahrung profitiert.