Medikamentenentwicklung
Die Entwicklung von Medikamenten braucht einen langen Atem. Nur 10–14% der entwickelten Substanzen erreichen den Markt, bei Kosten von bis zu 3 Milliarden Dollar pro neues Medikament. Dies, weil ein Wirkstoff vielfältige Wechselwirkungen im Körper haben kann, die sehr schwer vorherzusehen sind. Grosse Hoffnung liegt darum auf der Unterstützung durch KI-Systeme. Zur Identifizierung bzw. zum gezielten Design neuer Moleküle mit den erwünschten pharmakologischen Eigenschaften entwickelt zum Beispiel das Molecular Design Laboratory an der ETH Zürich neue Konzepte, Algorithmen und Software.
Diagnose
Für die Diagnostik ist die Fähigkeit von KI-Systemen zur Mustererkennung besonders nützlich. Ob KI-Systeme besser als Fachpersonal darin sind, bestimmte Krankheiten anhand von Bilddaten zu identifizieren, ist noch nicht abschliessend erwiesen. Es ist aber ein unbestreitbarer Vorteil von KI, dass sie in relativ kurzer Zeit und mit gleichbleibender Präzision Bilddaten analysieren und somit das medizinische Fachpersonal wesentlich unterstützen kann. Zusätzlich erhofft man sich, dass die KI in Zukunft auch Zusammenhänge erkennen wird, die sich der Fachperson nicht auf Anhieb erschliessen. In den USA sind bereits Algorithmen zur Diagnose einer Gehirnblutung oder eines Hirnschlags mittels CT-Bildern, eines Handknöchelbruchs mittels Röntgenbildern, oder von Leber- und Lungenkrebs anhand von MRT- und CT-Bildern zugelassen. In der Schweiz ist eine Software der Firma Klenico zugelassen, die die Diagnose psychischer Erkrankungen durch Selbstauskunft des Patienten und Beobachtungen der Fachperson vereinfachen soll.
Psychiatrische und neurologische Erkrankungen
In einem sehr frühen Stadium befindet sich die Forschung zur Erkennung von psychiatrischen und neurologischen Erkrankungen mittels Spracherkennung. Schizophrenie und andere Psychosen zum Beispiel sind mit der Sprache eng verbunden, da bei diesen Erkrankungen der Denkvorgang beeinträchtigt ist. Eine Proof-of-Principle-Studie mit sehr wenigen Individuen analysierte mithilfe von maschinellem Lernen Sprachmerkmale der Patienten wie Satzbau und Wortwahl und konnte das Eintreten einer Psychose bei Risikopatienten innerhalb von zwei Jahren vorhersagen.
Personalisierte Medizin
Bei der Entscheidung über die optimale Behandlung eines Patienten wird nicht nur das Krankheitsbild betrachtet, sondern es werden auch weitere Informationen über seine biologische Ausstattung (z. B. genetische Daten), Gesundheitsdaten wie bspw. Allergien sowie Untersuchungsergebnisse miteinbezogen. Das Ziel ist, für jeden Patienten massgeschneiderte Therapiemassnahmen zu entwickeln und somit mehr Wirkung mit weniger Nebenwirkungen zu erzielen. Dafür müssen Daten von Tausenden von Patienten analysiert und intelligent verknüpft werden, um den Krankheitsverlauf und die optimale Therapie für den Einzelnen vorherzusagen. Anhand von Bilddaten und dem genetischen Hintergrund eines Patienten kann die Aggressivität eines Tumors berechnet und vorhergesagt werden.