Robotergesetze

Star Trek bei Norvatis

Vor einigen Wochen fuhr ich nach Basel, um herauszufinden, wie die Pharma-Branche Künstliche Intelligenz einsetzt. Ich schaute mir beim Unternehmen Novartis eine Innovation an, die Sense Bridge genannt wird – ein Raum mit sechs Bildschirmen, auf denen farbige Punkte, Balken, Kurven und Karten aufleuchten. Tische und Stühle sind halbkreisförmig um die Bildschirme herum aufgestellt. Die Idee ist, den Mitarbeitern nicht nackte Zahlen vorzusetzen, sondern den Sinn in den Zahlen zu präsenten. Darum heißt der Raum „Sense Bridge“. Aber warum Brücke?, frage ich. Sollen die Daten etwas überbrücken?. Es ist eher wie bei Star Trek, bekam ich als Antwort. Eine Kommandobrücke.

Über die letzten zwei Jahrzehnte hat Novartis zwei Millionen Patienten-Jahre an Daten aus klinischen Studien gesammelt. Nur wenige Mitbewerber können so etwas auch nur annähernd vorweisen. Das Novartis Institutes for BioMedical Research (NIBR) hat etwa 15 Petabyte an Daten: Scans, Videos, chemische Daten, Studienergebnisse, Daten zu 1.5 Millionen molekularen Verbindungen. Würde man auf die Idee kommen, sie auf DVDs zu speichern, bräuchte man davon etwa drei Millionen. Die Daten der Sense-Bridge kommen aus neun verschiedenen Quellen.

Aber was macht die Sense-Bridge nun eigentlich?

Die Visualisierung zeigt einen Überblick aller klinischen Studien, die Novartis weltweit durchführt. Noch sind nicht alle im System drin, einige fehlen, aber es sind viele. 440 Interventionsstudien, bei denen neue Wirkstoffe mit Patienten getestet werden. Bis ein Wirkstoff klinische Studien durchlaufen hat und auf den Markt kommt, beginnen durchschnittlich 10-12 Jahre, und jede dieser Studien verschlingt im Durchschnitt knapp zwei Milliarden Dollar. 85-90 % aller Studien enden nicht in einer Zulassung

Das System zeigt den aktuellen Stand jeder Studie und die Künstliche Intelligenz prognostiziert den weiteren Verlauf. Für jede Studie gibt es fünf Meilensteine: der erste Patient kommt ins Studienzentrum; der letzte Patient beginnt mit der ersten Behandlung, die Datenbank wird gesperrt, weil alle Daten gesammelt sind, der Studienbericht ist fertig, und das Medikament ist zugelassen. Die Meilensteine haben Farben: Rot bedeutet ein hohes Risiko, dass der Zeitplan nicht eingehalten wird. Bei Gelb ist das Risiko geringer, bei Grün liegt die Studie im Zeitplan. Alles läuft automatisiert ab – die KI holt sich die Daten und berechnet die Risiken mit jedem Input neu – sie lernt im Minutentakt.

Läuft es mit eine Studie nicht wie geplant, zum Beispiel in Argentinien, weil die dortigen Zulassungs-Behörden zu langsam agieren, kann das KI-System empfehlen, einen Teil der Patienten nach Brasilien zu verlagern. Die KI weiß, für welche Art von Wirkstoff welches Land bzw. welche Region oder Bevölkerungsgruppe am geeignetsten ist. Sie berechnet dies aus historischen Daten, erstellt einen „Trial Footprint Optimizer“.

Die Pharmakonzerne haben verstanden, dass sich Patienten in sogenannte Subgruppen einteilen lassen, bei denen eine Therapie mehr anschlägt als bei anderen Menschen mit der gleichen Krankheit. Das Aufspüren einer solchen Gruppe ist deshalb essentiell. Eine zu willkürliche Gruppe bedeutet garantiert eine Verzögerung.

Wie gut die Sense-Bridge funktioniert, und was dabei am Ende für die Patienten heraus kommt, kann ich derzeit noch nicht beurteilen. Bei Novartis versichern mir alle Gesprächspartner, die Patienten im Sinne zu haben, und ich glaube es ihnen, aber Unternehmensdynamiken überschreiben manchmal die Intentionen der Mitarbeiter. Als Patient tauche ich hier nur als Zahl auf, aber viele Menschen würden ohne die Produkte, die hier entwickelt werden, sehr leiden oder mitunter nicht mehr am Leben sein. Es ist also ein widersprüchliches Gefühl, eine Zahl zu sein.

Der Besuch in Basel resultierte in einem Artikel für brand eins: Kampf um die Patientendaten

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