Dr. Ali Tinazli ist der CEO von lifespin.health und verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung in der Unternehmensstrategie und im Unternehmertum der Fortune 100 (SONY, HP).
Die Gesellschaft hat im 21. Jahrhundert von bemerkenswerten wissenschaftlichen Fortschritten profitiert, von denen vielleicht nur wenige tiefgreifender sind als die außerordentlichen Errungenschaften im Bereich der menschlichen Gesundheit, die der Konvergenz von Biologie, medizinischer Wissenschaft und Informationstechnologie zu verdanken sind. So ist es heute zum Beispiel möglich, das gesamte Genom eines Menschen schnell und kostengünstig zu sequenzieren.
Gleichzeitig erleichtern die Entwicklungen im Bereich der drahtlosen Technologien und Big Data die Erfassung und Speicherung großer Mengen gesundheitsbezogener Daten. Die Konvergenz dieser beiden und anderer Trends revolutioniert die Diagnose und Behandlung von Krankheiten und läutet eine neue Ära der hochpräzisen, individualisierten Medizin ein, die die Gesundheitsversorgung von Millionen von Menschen für immer verändern könnte.
Einer dieser bedeutenden Fortschritte besteht in der Nutzung der Bioinformatik, insbesondere der Identifizierung und Nutzung menschlicher "Biomarker", um die Entwicklung verbesserter und innovativer Diagnostik zu beschleunigen. Ein Ableger dieses Bereichs ist die "Metabolomik", ein relativ neuer Zweig der medizinischen Wissenschaft, der vielversprechend ist, um die Präzisionsmedizin erschwinglich und leichter zugänglich zu machen.
Aus gesundheitlicher Sicht ist Metabolomik die Untersuchung der Auswirkungen von Krankheiten auf den normalen Stoffwechsel eines Menschen. Metabolomik steht für den biochemischen Prozess, der an praktisch allem beteiligt ist, was der Mensch tut - vom Bewegen und Wachsen bis zum Denken. Man geht davon aus, dass Krankheiten eine Störung des gesunden Stoffwechsels verursachen, der biochemische Muster im menschlichen Körper hinterlässt, z.B. im Blut.
Mediziner und Wissenschaftler glauben seit langem, dass diese Veränderungen in den Biomarkern einer Person, d.h. in ihrem Stoffwechsel, wertvolle und frühzeitige Indikatoren für Krankheitszustände und andere gesundheitsbezogene Zustände liefern können, und haben dies auch in der Forschung festgestellt. Wenn zum Beispiel zwei Patienten mit identischen Symptomen zum Arzt kommen, könnte ein Bluttest ihre Krankheiten unterscheiden und sie genau diagnostizieren. Aber erst seit relativ kurzer Zeit ist dieses Versprechen dank der Fortschritte bei der Konvergenz verschiedener Technologien Wirklichkeit geworden.
Heute sind diese Stoffwechselsignaturen nicht nur rückverfolgbar, sondern beginnen auch, sehr genau mit bestimmten Krankheitszuständen korreliert zu werden. Dabei kommen leistungsstarke digitale Plattformen zum Einsatz, die Deep Learning, fortschrittliche Softwarelösungen und künstliche Intelligenz nutzen und alle kosteneffizient über die Cloud skalierbar sind. Angetrieben durch die Metabolomik als neue und nahezu universelle Gesundheitsdiagnostik könnte die frühzeitige und schnelle Erkennung und Behandlung von Krankheiten - ebenso wie allgemeine Informationen über das Wohlbefinden - zum ersten Mal weitaus zugänglicher und kostengünstiger werden, und zwar nicht nur für die Menschen in Industrienationen mit gut entwickelten Gesundheitssystemen, sondern auch für die Weltbevölkerung.
Hier eine kurze Erklärung, wie die Technologie zur innovativen Digitalisierung der Diagnostik beitragen wird.
Deep-Learning-Algorithmen stellen den Krankheitsverlauf anhand von quantitativ "gescannten" Patientenproben dar.
Deep Learning-Algorithmen haben das Potenzial, die diagnostische Genauigkeit zu verbessern, indem sie eine umfassendere Analyse der Krankengeschichte, Laborergebnisse und Symptome eines Patienten liefern. Die Ärzte können sich dann ein genaueres Bild von ihrem Zustand machen, um frühe Warnzeichen einer Krankheit zu erkennen.
Darüber hinaus können Deep-Learning-Algorithmen Gesundheitsdienstleister in die Lage versetzen, den Zustand eines Patienten im Laufe der Zeit zu überwachen und so Veränderungen zu erkennen, die auf die Notwendigkeit weiterer Tests oder Behandlungen hinweisen könnten. Daher haben Deep Learning-Algorithmen das Potenzial, die Genauigkeit der Diagnose und die Ergebnisse bei der Behandlung komplexer Krankheiten erheblich zu verbessern.
In meinem Unternehmen konzentrieren wir uns auf die Verwendung proprietärer Deep-Learning-Algorithmen, um signifikante Abweichungen in metabolischen Netzwerken verschiedener Gesundheitszustände zu identifizieren. Diese Abweichungen werden quantitativ erfasst, indem Blutproben mit einer physikalischen Methode namens Kernspinresonanz (NMR) auf Metaboliten "gescannt" werden. Diese Schnittstelle zwischen der klassischen Diagnostik mit Patientenproben in einem Nasslabor und der Informationstechnologie hebt die technologische Konvergenz im Gesundheitswesen auf die nächste Stufe.
Wir verwenden diese Algorithmen, um den Verlauf von Krankheiten zu erfassen, was für die Diagnose und die Entwicklung wirksamerer Behandlungen entscheidend ist. So können unsere Algorithmen beispielsweise feststellen, dass eine bestimmte Krankheit fortschreitet, indem sie eine Anhäufung von Toxinen in den Zellen verursacht. Diese Informationen können wir dann nutzen, um eine Behandlung zu entwickeln, die auf die Ansammlung von Toxinen und nicht auf die Krankheit selbst abzielt.
KI verbessert die Analyse von Stoffwechseldaten.
Zu verstehen, wie die verschiedenen Teile des menschlichen Körpers zusammenwirken, ist unerlässlich für die Entwicklung neuer Diagnosen und wirksamer Behandlungen für verschiedene medizinische Erkrankungen. Diese Informationen sind jedoch oft über mehrere Datenbanken verstreut, was den Zugriff und die Nutzung erschwert. Die KI hält alle Daten an einem Ort bereit.
KI ist in der klinischen Forschung von Vorteil, weil sie chronische Krankheiten anhand von Mustern im menschlichen Stoffwechsel unterscheiden und diagnostizieren kann. Ärzte können nun chronische Krankheiten genauer diagnostizieren und behandeln, indem sie KI einsetzen, um diese Muster zu analysieren. Durch die Analyse von Metabolismusdaten kann KI helfen, neue Medikamente zu identifizieren, die Krankheiten wirksam behandeln können.
Cloud-basierte Plattformen verbessern den Zugang zu Technologien für die menschliche Gesundheit.
Die Standarddiagnostik ist in der Regel langsam, umständlich und langwierig, was sie kostspielig und schwer zugänglich macht. Neue Technologien, die für tiefere klinische Einblicke begehrt werden, sind mit denselben Attributen verbunden, was es schwierig macht, in die Standardversorgung aufgenommen zu werden. Diese Technologien an der Schnittstelle von Biologie und IT erfordern in der Regel viel Rechenleistung, können aber jetzt kostengünstig in der Cloud betrieben werden. Eine neue Diagnoseplattform, die als Cloud-basierte Lösung kosteneffizient skaliert werden kann, wird die Einstiegshürden senken. Sie wird für Anbieter und Patienten von Natur aus leichter zugänglich sein.
Komplexe Krankheiten sind oft schwierig zu diagnostizieren und zu behandeln. Cloud-basierte digitale Plattformen bieten Anbietern neue Möglichkeiten, ihren Patienten präzise Diagnoseinstrumente anzubieten und maßgeschneiderte Behandlungen für diese Erkrankungen zu ermöglichen. Diese Plattformen können durch die Analyse großer Datenmengen helfen, Muster und Trends zu erkennen, die bei der Differenzialdiagnose nützlich sind. Daher werden Cloud-basierte digitale Plattformen bei der Unterstützung besserer Behandlungen für chronische Krankheiten von entscheidender Bedeutung sein.
Die Zukunft der menschlichen Gesundheit ist jetzt.
Die menschliche Gesundheit wird seit Jahrhunderten mit groben Mitteln und Methoden überwacht und verwaltet. Mit dem Aufkommen der Technologie können wir nun jeden Aspekt unserer Gesundheit digitalisieren, um die Gesundheitsversorgung zu beschleunigen und zu verbessern. Vor allem aber werden diese Cloud-basierten Tools der nächsten Generation für die Präzisionsmedizin leichter zugänglich und erschwinglich sein, so dass sie von einer breiten Bevölkerungsschicht angenommen werden können. Stellen Sie sich die Auswirkungen für Millionen von Menschen auf der ganzen Welt vor, wenn beschleunigte Diagnosen und Krankheitsprävention zur alltäglichen Realität werden.