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Wissenschaft
Rasche Fortschritte und innovative Ansätze im Bereich künstlicher Intelligenz versprechen große Potenziale für die Diagnostik und Therapie von Krankheiten. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Universität Witten/Herdecke (UW/H) legen nun Daten einer breiten Registerdatenanalyse vor, die Einblicke in die Forschungs- und Entwicklungspipeline bei Algorithmus-basierten Gesundheitsinnovationen bietet.
In vielen Bereichen der Gesundheitsversorgung versprechen Ansätze künstlicher Intelligenz große Chancen und Unterstützung für Patientinnen und Patienten sowie Ärztinnen und Ärzte. Doch bevor diese Ansätze in der klinischen Praxis eingesetzt oder von Krankenkassen finanziert werden können, sind umfangreiche klinische Studien durchzuführen. Ziel dieser Studien ist es – wie bei allen medizinischen Produkten –, valide Daten über die Sicherheit und Wirksamkeit der Anwendungen bei einer statistisch relevanten Patientenzahl zu gewinnen. Dies führt dazu, dass der Entwicklungs- und Zulassungsprozess von digital-gestützten medizinischen Produkten teils mehr als zehn Jahre dauert und mit hohen (Finanzierungs-)Risiken verbunden ist.
Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Universität Witten/Herdecke haben nun die weltweit größte Datenbank zur Registrierung klinischer Studien mit Blick auf die Entwicklung und den Forschungsstand bei Algorithmen-basierten Innovationen untersucht. Hierbei zeigte sich, dass die Anzahl registrierter Studien mit algorithmischen Ansätzen seit 2015 von Jahr zu Jahr gestiegen ist, mit einem besonders deutlichen Anstieg in 2019 und 2020. Darüber hinaus wurde deutlich, dass algorithmische Ansätze mittlerweile für eine Vielzahl medizinischer Fragestellungen entwickelt und in den Zulassungsprozess gebracht werden. „Neben der medizinischen Bildgebung werden Studien zu digitalen Ansätzen vor allem in der Kardiologie, Psychiatrie, Anästhesie/Intensivmedizin und Neurologie initiiert“, nennt Dr. Claus Zippel, Erstautor der Studie, besonders adressierte Fachgebiete.
Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler werteten auch Parameter zur Studienorganisation und -finanzierung aus. Dabei wurde deutlich, dass die Mehrzahl der Studien zu Algorithmen-basierten Ansätzen zwar weiterhin von akademischen Einrichtungen initiiert werden, jedoch zunehmend Finanzmittel aus der Industrie hierfür bereitgestellt werden. „Die Entwicklung digitaler Gesundheitsprodukte ist aufgrund regulatorischer Hürden mit teils hohen Risiken für Investoren verbunden. Die zunehmende Finanzierung aus Industriemitteln lässt daher vermuten, dass die digitale Transformation in diesem Bereich Fahrt aufnimmt“, ordnet Prof. Dr. Sabine Bohnet-Joschko die Ergebnisse ein. Die verantwortliche Studienautorin leitet zugleich das vom Wirtschaftsministerium Nordrhein-Westfalen geförderte ATLAS-Projekt, mit dem die digitale Transformation im Gesundheitswesen fokussiert wird, und in dem die vorgestellten Ergebnisse nun weiter vertieft werden sollen.
Originalpublikation (Open Access)
Zippel C, Bohnet-Joschko S. Rise of Clinical Studies in the Field of Machine Learning: A Review of Data Registered in ClinicalTrials.gov, International Journal of Environmental Research and Public Health 2021; 18(10): 5072. doi: 10.3390/ijerph18105072.
Zum Wittener ATLAS-Projekt:
www.atlas-digitale-gesundheitswirtschaft.de
Kontakt
Prof. Dr. Sabine Bohnet-Joschko
Universität Witten/Herdecke
02302 / 926-926
Sabine.Bohnet-Joschko@uni-wh.de
Ansprechpartner Presseteam:
Malte Langer
malte.langer@uni-wh.de
(0)2302 / 926-931
Über uns:
Die Universität Witten/Herdecke (UW/H) nimmt seit ihrer Gründung 1982 eine Vorreiterrolle in der deutschen Bildungslandschaft ein: Als Modelluniversität mit rund 2.700 Studierenden in den Bereichen Gesundheit, Wirtschaft und Kultur steht die UW/H für eine Reform der klassischen Alma Mater. Wissensvermittlung geht an der UW/H immer Hand in Hand mit Werteorientierung und Persönlichkeitsentwicklung.
Witten wirkt. In Forschung, Lehre und Gesellschaft.
Criteria of this press release:
Journalists
Economics / business administration
transregional, national
Transfer of Science or Research
German
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