Wie moderne Computertechnik die medizinische Forschung voranbringt.
Die Kapazitäten von Computern sind in den vergangenen Jahrzehnten enorm gestiegen. Wie enorm, wird deutlich, wenn man bedenkt, dass jedes Smartphone heute die millionenfache Rechenleistung eines Navigationscomputers an Bord der Apollo-11-Rakete hat – und die hat immerhin Menschen auf den Mond gebracht. Gerade in der letzten Dekade hat sich diese Entwicklung noch einmal stark beschleunigt.
Dafür sind vor allem neue Methoden im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und des sogenannten Deep Learnings (deutsch: mehrschichtiges Lernen oder tiefgehendes Lernen) verantwortlich. Neben vielen anderen Bereichen wirkt sich das auch auf die Forschung im Gesundheitssektor aus.
Algorithmen analysieren das Immunsystem
So wird das Deep Learning, ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, bei der Erforschung des Immunsystems bereits durch einige Gesundheitsunternehmen in Deutschland eingesetzt. Zum Beispiel am Forschungsstandort Frankfurt ermöglicht die Leistung moderner Computer, das komplexe Immunsystem sogar auf zellulärer Ebene bis in die kleinsten Details hinein zu erforschen. Das geht so weit, dass sich alle Gene und Proteine einer einzelnen Immunzelle betrachten lassen. Ziel ist es natürlich, neue Therapieansätze zu finden. Dafür arbeiten Immunologen eng mit Experten der Bioinformatik und Digitalisierung zusammen. Sie werten anonymisierte Datensätze aus, um etwa Gewebeschnitte zu analysieren. Dabei können lernende Algorithmen Muster und Gesetzmäßigkeiten erkennen, was dann zum Beispiel Rückschlüsse auf die Wirksamkeit von Medikamenten zulassen kann.
Der Mensch bleibt der wichtigste Faktor
Entscheidend für den Erfolg bleibt beim Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Gesundheitsforschung aber immer der Mensch. Denn KI kann nur dann viel, wenn man sie richtig einsetzt.
Wer seine Daten nicht gut kennt oder nicht die richtigen Fragen stellt, bekommt auch keine guten oder weiterführenden Antworten. So ist auch der „schlaueste“ Computer am Ende immer noch ein Werkzeug – allerdings ein enorm leistungsfähiges, das in der Zukunft neben klinischen Studien eine immer größere Rolle bei der Entwicklung neuer Therapien spielen wird. djd
