KI in der Life-Science Forschung: Die Daten machen den Unterschied (DD#15)

Wer heute über Künstliche Intelligenz Life Sciences spricht, geht oft davon aus, eine völlig neue Technologie zu betrachten. Oliver Schacht widerspricht dieser Annahme im Dings & Digital Podcast entschieden. Bereits 1998 gründete er mit Epigenomics ein Krebsdiagnostik-Unternehmen in Berlin, zu einer Zeit, als das menschliche Genom noch nicht einmal vollständig sequenziert war. Ab 1999 entwickelte ein Team von Bioinformatikern bei ihm Algorithmen mit Support Vector Machines, um Biomarker für Darmkrebs- und Brustkrebsfrüherkennung zu identifizieren.

Rückblickend resümiert er: „Ich glaube, wir nutzen die Methoden, und das, was man heute alles unter AI subsumiert, schon sehr viel länger." Der entscheidende Unterschied zu damals liegt für ihn nicht in der Methode selbst, sondern in der Verfügbarkeit: „Heute kann jeder von uns jeden Tag im Alltag mit AI-Tools arbeiten." Früher hätten von 150 Mitarbeitenden vielleicht fünf wirklich verstanden, was diese Tools konnten.

Für Oliver Schacht gibt es im Life-Science-Bereich kaum noch ein Startup, das KI nicht als festen Bestandteil seiner Unternehmensidentität begreift: „Es gibt quasi kein Startup mehr, das nicht als Kernteil seiner eigenen Equity Story auch eine AI-Komponente hat." Die Einsatzgebiete reichen von der Literaturrecherche über die Arbeit im Labor bis zu marktreifen Produkten.

Bei Zulassungsstudien kann KI nach seiner Erfahrung Berichte bereits weitgehend vorausfüllen, „ich hab so 80:20, also ich kriege das Ding zu 80% vorausgefüllt von der KI." Auch in der Diagnostik sieht er Fortschritte: Bildgebende Verfahren wie Röntgen- oder MRT-Aufnahmen würden heute „in einer Geschwindigkeit und vor allem auch mit einer Präzision, die besser ist als die der besten Radiologen" ausgewertet. Das gebe Ärzten und Ärztinnen mehr Zeit für die eigentliche Patientenversorgung statt für das Ausfüllen von Reports.

Oliver Schacht bleibt an dieser Stelle bewusst nüchtern: „Ich glaube persönlich, es wird neben der KI auch immer eine HI brauchen, also eine humane Intelligenz." Sein Argument: KI ist immer nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wurde, und neigt deshalb zu einem Bias in Richtung des bereits Bekannten. Gerade bei wirklich revolutionären Forschungsansätzen tue sich KI seiner Einschätzung nach schwer.

Trotzdem sieht er reale Chancen: Die Entwicklungszeit eines neuen Medikaments könnte sich von heute rund 12 Jahren verkürzen, „vielleicht auf 10, 9, 8, vielleicht auch 7 Jahre." Ob das eintritt, muss sich laut ihm erst zeigen: „Das werden die nächsten 10 Jahre weisen." Am Ende steht für ihn fest: „Ich glaube, es kann als Tool beschleunigen, es kann präzisieren", aber nicht allein die Lösung sein.

In der Forschung selbst sieht Oliver Schacht viel Flexibilität, dort kann praktisch jedes KI-Tool eingesetzt werden. Kritischer wird es für ihn bei der klinischen Entwicklung und Zulassung. Er beobachtet in Europa eine Tendenz zum „Gold-Plating", während in den USA und China eher das „Nike-Motto" herrsche: „Just do it. Die machen einfach, und fragen dann hinterher."

Als Lösungsansatz nennt er sogenannte Sandboxes: „Wir sind zum Beispiel hier bei LSN aktiv in Hamburg und Schleswig-Holstein unterwegs mit dem Thema Sandboxes, also Reallabore, wo man einen geschützten Raum schaffen kann... um nicht die Hürde schon am Anfang so hochzuschrauben, dass Startups oder Unternehmen es aufgrund der Regulierung gar nicht erst probieren."

Oliver Schacht stellt klar: Die Realität hat diese Frage längst überholt. „Wir haben es de facto in der Praxis schon in den Händen von Privatpersonen und damit Patienten", sagt er mit Blick auf KI-generierte Suchergebnisse bei Google.

Er sieht das differenziert: Bei Terminbuchung oder ersten Einschätzungen über Foto-Apps hält er den Einsatz für sinnvoll und kaum vermeidbar: „Ich glaube, das wird sich gar nicht vermeiden lassen, wir werden alle damit in Berührung kommen." Bei komplexeren Aufgaben wie der Bildinterpretation in der Radiologie bleibe die Anwendung „überwiegend erstmal fürs Fachpersonal."

Die Antwort fällt zweigeteilt aus: „Also, ja und nein. Wie immer, MiMo: Mist in, Mist out." Die Datenmenge ist grundsätzlich vorhanden, Kliniken wie das UKE und das UKSH verfügen über zehntausende digitale Patientenakten mit langjährigem Follow-up.

Das eigentliche Problem sieht er woanders: „Wir scheitern ja schon heute daran, dass wir zwischen zwei Unikliniken, UKSH und UKE, gemeinsam... das gemeinsam nutzen." Solange Röntgenbilder oder CT-Scans nur als PDF an Akten „drangeklatscht" würden, sei man „noch weit davon entfernt, wirklich echte elektronische Patientenakten zu haben." Das Thema KI Gesundheitsdaten Deutschland bleibt damit für ihn vor allem eine Frage der Aufbereitung.

Für Oliver Schacht ist die Antwort eindeutig: „Ein ganz, ganz großer Faktor an der Stelle ist wirklich auch die Bereitschaft auf Seiten der Ärztinnen und Ärzte, sich darauf einzulassen." Er beschreibt seine eigene Erfahrung: Nach der Rückkehr aus den USA musste er seine Patientenhistorie ausdrucken lassen, weil es keinen digitalen Weg gab. „Mich hat noch kein Arzt, keine Ärztin, kein Apotheker und auch meine Krankenversicherung auf das Thema ePA angesprochen."

Besonders deutlich macht er den Widerspruch: „Jeder von uns läuft mit solchen Apple Watches, Smartwatches rum, die jede Minute... alles Mögliche an medizinischen Daten erfassen... Und gleichzeitig, wenn es dann um die eigene Patientenakte geht, sagen wir: Um Himmels willen!" Seine Warnung: „Wir müssen aufpassen, dass wir in Deutschland nicht auf dem Altar des Datenschutzes... den Fortschritt... opfern. Das wäre fatal."

Bei sogenannten Rare Diseases sieht Oliver Schacht großes Potenzial für KI, insbesondere im Bereich der Zell- und Gentherapie: „Da würde ich schon eine Hoffnung reinlegen, dass KI eine große Rolle spielen kann." Als Beispiel nennt er BioNTech, das individualisierte RNA-Impfstoffe für Krebspatient:innen entwickelt.

Gleichzeitig macht er auf ein ungelöstes Problem aufmerksam: Solche Einmaltherapien wurden teilweise mit siebenstelligen Preisen angeboten. „Da kriegen wir alle erstmal den riesigen Sticker-Schock." Seine Einordnung bleibt vorsichtig: KI werde helfen, „aber es wird nicht das alleinseligmachende Heilmittel sein, die KI."

Auf die Frage nach unentdeckten Feldern winkt Oliver Schacht bei stark besetzten Bereichen wie der automatisierten Arztbriefschreibung ab: „Würde ich das zehnte Startup im Bereich Arztbrief-Schreiben gründen? Nein, wahrscheinlich nicht." Stattdessen verweist er auf Unternehmen wie Indivumed in Hamburg, die über 20 Jahre eine der weltweit größten Tumordatenbanken aufgebaut haben.

Sein zentraler Punkt: „Die AI-Tools per se sind es nicht, sie sind wertlos ohne die drunterliegenden Daten." Im Bereich der Medikamentenentdeckung sieht er noch erhebliches Potenzial, „da gibt's bislang keine Standards."