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Wir leben im goldenen Zeitalter der Daten. In den letzten zehn Jahren haben wir ein exponentielles Wachstum der Rechenleistung und der Zahl der datenerzeugenden Geräte erlebt und das wird auch so weitergehen. Durch die dramatische Kostensenkung für Datenspeicherung können wir auf eine immer größere Menge statistischer Daten zugreifen – und ein Drittel davon sind Gesundheitsdaten. Dieser Anteil wird voraussichtlich weiter steigen.
Warum sollte man im Life-Science-Sektor Big Data und Künstliche Intelligenz einsetzen?
Angesichts der explosionsartigen Ausweitung des Gesundheitssektors sind wir nicht mehr in der Lage, all diese Daten zu verfolgen, zu analysieren und zu nutzen. Mit der Entwicklung hin zu einem digitalisierten, wertorientierten Gesundheitssystem können wir damit beginnen, uns die Vorteile von Big Data und Künstlicher Intelligenz zunutze zu machen. Wir können mit der Umstrukturierung unserer Gesundheitssysteme beginnen, um sie ökonomisch und ökologisch nachhaltiger zu gestalten. Wir können damit beginnen, eine zielgenauere, effizientere und ganzheitlichere Versorgung zu entwickeln – von der Erkennung und Diagnose einer Krankheit bis zur Behandlung und Heilung.
Es gibt mehrere Bereiche, in denen die Life-Science-Industrie Künstliche Intelligenz bereits heute effektiv einsetzt. So zum Beispiel die Förderung der Erforschung neuer Produkte oder die Gewährleistung der Transparenz bei klinischen Studien. Doch laut einem Accenture-Bericht von 2017 „wird sich allein in den nächsten fünf Jahren das Wachstum des Gesundheits-KI-Marktes mehr als verzehnfachen“. Derselbe Bericht zitiert Bill Gates:
Der Gesundheitssektor befindet sich an einem Wendepunkt: Die Digitalisierung ermöglicht den Unternehmen der Life Sciences den Zugriff auf jahrelang gesammelte Gesundheitsdaten – so genannten „Datenseen“. Und diese Unternehmen müssen sich jetzt so langsam darauf vorbereiten, die gewaltige, alles mit sich reißende positive Kraft dieser technologischen Welle zu nutzen. Aber die Handhabung großer Datenmengen und künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen ist auch mit Herausforderungen verbunden.
Rechtliches
Je nachdem, in welchem Kontext, mit welcher Technologie und welcher Anwendung große Datenmengen und Künstliche Intelligenz eingesetzt werden, gelten unterschiedliche rechtliche Rahmenbedingungen. Die größte Herausforderung beim Einsatz von Big Data und Künstlicher Intelligenz besteht in der Anpassung dieser Technologien an rechtliche Rahmenbedingungen, die ja für eine analoge Arbeitsumgebung konzipiert sind.
Daten-Fragmentierung
Ein weiteres wichtiges Hindernis für Big Data und KI ist die erhebliche Fragmentierung der Daten innerhalb des Gesundheitssektors. Da diese von verschiedenen Eigentümern und für verschiedene Zwecke in Datensilos gespeichert werden, ist ein systematischer Ansatz hin zu einem Branchenstandard unerlässlich. Nur so kann sichergestellt werden, dass Unternehmen Daten auf effiziente und zielgerichtete Weise gemeinsam nutzen können.
Traditionell hat sich der Gesundheitssektor nur zögerlich auf einen gemeinsamen Ansatz geeinigt. Diese Zurückhaltung muss nun abgebaut werden, damit die Branche den vollen Nutzen aus diesen neuen Technologien ziehen kann.
Die möglichen Vorteile der Anwendung von Künstlicher Intelligenz und großer Datenmengen im Gesundheitswesen sind immens. Aber es gibt auch zahlreiche und bedeutende Herausforderungen. Außer den in diesem Blog genannten muss man sich auch noch mit den Themen Datensicherheit, digitale Kompetenz und vielem mehr beschäftigen. Zum Glück gibt es da bereits heute genau die richtigen Technologien und den Support für Unternehmen der Life Sciences, um sich auf diese vielversprechende Zukunft vorzubereiten.
Product-Lifecycle-Management-Plattformen bieten eine robuste Struktur zur Erfassung und Speicherung von Daten aus allen Quellen und von allen an den Produktentwicklungsphasen Beteiligten. Diese Daten sind von unschätzbarem Wert, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, Trends vorherzusagen, Prozesse zu verbessern und arbeitsintensive Aufgaben zu automatisieren. Darüber hinaus ermöglichen PLM-Plattformen die gemeinsame Nutzung von Daten über Unternehmenssoftware wie ERP, PDM und andere hinweg.
Wenn Sie jetzt Ihre Teams einbeziehen und Daten auf eine PLM-Lösung migrieren, kann Ihr Unternehmen zu den Gewinnern der – ohnehin unvermeidlichen – vollständigen Digitalisierung des Gesundheitswesens profitieren.
Nehmen Sie kostenlos an unserem kommenden virtuellen Life Science Event teil, um Ihre Chancen bei der Nutzung der künstlichen Intelligenz und Big Data auszuloten.