Sie schaffen Methoden zur Nachverfolgung von Infektionsketten, Sterilisation von Oberflächen und Entwicklung von Impfstoffen. Ihre Innovationen können sogar dazu beitragen, die nächste Pandemie zu verhindern.

Im Kampf gegen die Coronavirus-Pandemie hat sich ein Problem als besonders fatal erwiesen: Wir sind nicht in der Lage, unmittelbar zu ermitteln, wer diesem unsichtbaren Feind ausgesetzt war. Aufgrund der langen und asymptomatischen Inkubationszeit ist schwer festzustellen, wer unter Quarantäne gestellt werden muss. Die Behörden fordern ganze Bevölkerungsgruppen dazu auf, zu Hause zu bleiben, um die Ausbreitung der Erkrankung zu verlangsamen, wodurch die Wirtschaft fast vollständig zum Erliegen kommt.

Um das zu ändern, verwenden Wissenschaftler im Gesundheitswesen künstliche Intelligenz (KI) und Big Data zur Entwicklung von Methoden, die helfen, infizierte Personen zu ermitteln, kontaminierte Oberflächen zu reinigen und Infektionen zu behandeln bzw. vorzubeugen.

Einige Tools werden bereits eingesetzt, andere sind noch in der Entwicklung. COVID-19 wird nicht das letzte Virus sein, das die Welt bekämpfen muss, und möglicherweise können KI und Big Data dabei helfen, eine erneute Pandemie wie diese abzuwenden.

Was können KI und Big Data im Kampf gegen die Ausbreitung von Infektionskrankheiten leisten?

  • „Visualisierung der Bevölkerungsgesundheit“ kann bei der Früherkennung, Intervention und Prävention helfen
  • Roboter zur Sterilisierung von Oberflächen können helfen, die Infektionsausbreitung zu kontrollieren
  • Genetische Sequenzierung und andere Tools zur Identifizierung der Gestalt von Virusproteinen können die Entdeckung wirksamer Therapien und Impfstoffe beschleunigen

Und so funktioniert es:

Die „Visualisierung der Bevölkerungsgesundheit“ kann bei der Früherkennung, Intervention und Prävention helfen

Das Ausmaß des Anstiegs der Infektionszahlen in den USA legt nahe, dass sich das Virus seit Wochen unentdeckt verbreitet hat.1 Massentests stellen ein Mittel dar, um Infektionen schnell genug zu erkennen. Es gibt aber noch andere Möglichkeiten.

Stellen Sie sich vor, wir könnten auch das Auftreten von Symptomen im Zusammenhang mit einem Virus schnell geografisch abbilden und im zeitlichen Ablauf verfolgen. Was wäre, wenn wir die Verbindungen zwischen positiv getesteten Menschen und den Personen, mit denen sie wahrscheinlich in Kontakt gekommen sind, ermitteln könnten? Und wenn wir diese Verbindungen im Kontext des nationalen und internationalen Reiseverhaltens betrachten könnten?

Big Data und KI im Gesundheitswesen haben eine große Zukunft vor sich.

Schon jetzt verfügen datenbasierte Unternehmen über epidemische Prognosemodelle, die umfangreiche medizinische Datenbanken und tägliche weltweite Medienberichte und Echtzeitdaten zum Reiseverhalten miteinander integrieren. Der Zugang zu diesen Prognosen könnte eine frühzeitige Erkennung ermöglichen und die Entscheidungsfindung sowohl von Regierungen als auch Einzelpersonen erleichtern, um die Ausbreitung von Krankheiten zu verhindern und Leben zu retten.

Einige Unternehmen für KI-basierte Epidemieprognosen schlugen bereits Alarm, bevor es in den USA offiziell gemeldete Fälle von COVID-19 gab. BlueDot erkannte am 30. Dezember 2019 erstmals „ungewöhnliche Lungenentzündungen“, veröffentlichte einen Artikel, der eine weltweite Ausbreitung voraussagte, und ermittelte nach Wuhan elf Städte, in denen als nächstes COVID-19-Fälle auftreten würden. Metabiota sagte Ende Februar 2020 präzise voraus, dass Italien, Südkorea und die Vereinigten Staaten einem hohen Risiko ausgesetzt seien, die nächsten Hotspots für dieses neuartige Coronavirus zu werden.

Andere Unternehmen sind bereits in der Lage, die Häufigkeit von Erkrankungen in Echtzeit darzustellen, um besser zu erkennen, wo der Fokus der politischen Bemühungen liegen sollte. Zum Beispiel liefert Kinsa Echtzeitdaten über atypische grippeähnliche Symptome von mindestens einer Million Kunden, die die intelligenten, mit einer App verknüpften Thermometer des Unternehmens nutzen. Ein anderes Unternehmen, Relola, hat eine Mapping-Lösung auf Basis von anonymen Selbstauskünften über den eigenen Gesundheitsstatus und Symptome entwickelt.

Stellen Sie sich vor, man könnte diese Bemühungen mit einer skalierbaren Chatbot-Technologie auf das nächste Level bringen, welche die gesamte Bevölkerung auffordert, täglich Auskunft über ihren Gesundheitszustand zu geben und Symptome aufzuzeichnen. Wir könnten eine umfassende Übersicht von Erkrankungen nach Regionen oder anderen Kategorien bzw. Interessen erstellen. Die Behörden könnten ihre politischen Bemühungen dort konzentrieren, wo sie am meisten benötigt werden.

U.S. Health Weather Map: die Gesundheitswetterkarte für die USA

Kinsa hat in Zusammenarbeit mit einem Professor der Oregon State University eine „Gesundheitswetterkarte“ für die USA entwickelt. Dargestellt sind die Daten vom 18. März bis zum 8. April 2020. Mit freundlicher Genehmigung von Kinsa Inc.
Die Karte zeigt, wie viele grippeähnliche Erkrankungen in den USA seit dem 1. März über das normale erwartete Niveau hinaus festgestellt wurden. Gebiete mit vielen Fällen (rot), mittelschweren Fällen (dunkelorange), leichten Fällen (hellorange) und wenigen Fällen (gelb) sind auf der Karte farblich markiert. Die Karte zeigt, dass Regionen wie New York sowie einige Gebiete in Michigan und Florida teilweise rot gekennzeichnet sind. Das Bild wurde freundlicherweise von Kinsa, Inc. zur Verfügung gestellt. Diese Technologie kann sowohl für Einzelpersonen als auch für politische Entscheidungsträger von Nutzen sein. Was wäre, wenn Sie leicht herausfinden könnten, dass Sie mit jemandem Kontakt hatten, bei dem COVID-19 diagnostiziert wurde? Sie würden sich wahrscheinlich selbst unter Quarantäne stellen und medizinische Hilfe suchen. Erst kürzlich haben Apple und Google das Konzept einer freiwilligen Contact-Tracing-App auf Bluetooth-Basis vorgestellt, die ihre Nutzer bei potenziellen Kontakten zu COVID-19-Infizierten benachrichtigt.

In China hat Qihoo 360 eine App entwickelt, die mittels Auswertung von Massendaten darüber informiert, ob man kürzlich mit einer mit COVID-19 infizierten Person gereist ist. Man muss lediglich das Reisedatum und die Flugnummer eingeben. In den ersten zwei Tagen nach seiner Einführung wurde der Dienst von über 21 Millionen Menschen genutzt.

Die Oberflächensterilisation durch Roboter kann dabei helfen, die Infektionsausbreitung zu kontrollieren

Roboterbasierte Technologien, deren Einsatz sich bereits bewährt hat, dürften immer häufiger Anwendung finden. Sie erhöhen die Effizienz von Sterilisationsmaßnahmen, minimieren das Risiko der menschlichen Exposition und verringern die Gefahr der Ausbreitung einer Infektion.

Keimtötende Roboter können Oberflächen vollständig desinfizieren. Studien haben ergeben, dass Desinfektionsroboter die umgebungsbedingten Infektionsraten um 50% bis 100% reduzieren können.2 Es überrascht daher nicht, dass einige Krankenhäuser und Hotels diese Tools einsetzen.

Halbautonome UVD-Roboter von Blue Ocean Robotics verwenden UV-C-Strahlung, um Bakterien und Keime in ganzen Räumen schneller und sicherer abzutöten, als der Mensch dies tun könnte.

Auch private Drohnenunternehmen können öffentliche Außenbereiche desinfizieren. Eine einzelne Drohne in Standardgröße kann bis zu 9,5 Liter Desinfektionsspray fassen und einen Bereich sterilisieren, der ungefähr so groß ist wie zwei Fußballfelder.3

Big Data und KI in der Medizin: Die DNA-Analyse eines Virus und die Erkennung seiner Struktur können die Entdeckung von Therapien und Impfstoffen beschleunigen

Dank Innovationen in der Sequenzierung und Vorhersage der Proteinstruktur kann die Biotech-Gemeinde jetzt schneller als bisher möglich beginnen, mit möglichen Lösungen für das COVID-19-Virus zu experimentieren.

Am 11. Januar 2020 veröffentlichten die chinesischen Behörden die genetische Sequenz dieses neuartigen Coronavirus.4 Es reicht jedoch nicht aus, die genetische Sequenz eines Proteins innerhalb eines Virus zu kennen. Es ist auch von Vorteil, die Struktur des Proteins zu verstehen, die über seine Funktion entscheidet.5 Zum Beispiel verwendet unser Körper Y-förmige Antikörperproteine, die spezielle Haken bilden, um sich an Viren und Bakterien festzusetzen und diese für die Eliminierung zu markieren.

Um die Gestalt eines neuen Proteins zu entdecken, wie etwa des Spike-Proteins des Coronavirus, das sich an die Wirtszellen bindet und diese infiziert, brauchten die Experten bisher Zeit und entsprechende Ressourcen (z. B. hochauflösende bildgebende Instrumente). Dagegen konnten Technologieunternehmen wie Baidu und Google DeepMind die Struktur des Proteins anhand seines genetischen Codes mittels KI-Algorithmen viel schneller, aber genauso präzise vorhersagen. 

Das hat die COVID-Forschung nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation ungeheuer beschleunigt.6 Es gibt 70 Impfstoffkandidaten in der klinischen Auswertung, von denen sich drei bereits in klinischen Studien befinden, sowie zahlreiche Untersuchungen von Arzneimittelkandidaten.7 Zum Beispiel:

  • Regeneron will bis Mitte April mit der Großproduktion einer virusneutralisierenden „Cocktail“-Therapie aus Antikörpern beginnen, die sich an das Spike-Protein binden und es daran hindern, die Wirtszellen zu infizieren. 
     
  • Moderna arbeitet an einem Impfstoff, der die DNA eines Spike-Proteins in den Körper eines Patienten abgibt, um eine sichere Immunantwort auszulösen. Das Unternehmen brauchte nur 63 Tage von der Sequenzauswahl bis zur ersten Verabreichung an einen menschlichen Patienten. Im Notfall könnte es den Impfstoff möglicherweise bereits im Herbst 2020 für Teile der Bevölkerung zur Verfügung stellen.

Und was bedeutet das für Sie?

Auf persönlicher Ebene waren die jüngsten Nachrichten erschreckend und traurig. So viele Menschen leiden. Es mag ein Trost und eine Hoffnung sein, dass durch den menschlichen Einfallsreichtum – mittels Big Data und KI im Gesundheitswesen – neue Tools entwickelt werden, die vielleicht dazu beitragen werden, die jetzige Pandemie einzudämmen und eine erneute Krise dieser Größenordnung zu verhindern.

Was Investitionen betrifft, verändern KI und Big Data unsere Welt rasant. Auch wenn der Einsatz dieser Technologien nicht neu ist, erreichen sie mit ihren Anwendungsmöglichkeiten immer mehr Branchen und tragen immer häufiger dazu bei, Herausforderungen zu beseitigen. Der Kampf gegen COVID-19 ist ein sehr wichtiges Beispiel.

Wenden Sie sich an Ihren Berater bei J.P. Morgan, um mehr über dieses Thema zu erfahren und Ihr Portfolio im Kontext Ihrer langfristigen Vermögensziele zu erörtern.

 

1 „Coronavirus screening may miss two-thirds of infected travelers entering U.S.“ The Harvard Gazette, 4. März 2020.

2 “Bring in the Robot Cleaners: Travel Industry Innovations for the Pandemic,” The New York Times, 28. März 2020.

3 “Fever-Detecting Goggles and Disinfectant Drones: Countries Turn to Tech to Fight Coronavirus,“ The Wall Street Journal, 10. März 2020.

4 Obwohl weitaus weniger komplex als ein menschliches Genom (das aus 3,2 Mrd. Nukleotiden besteht), weist diese Coronavirus-Familie die längste RNA-Sequenz aller RNA-Viren auf (sie besteht aus 29.904 Nukleotiden).

5 AlphaFold: Using AI for scientific discovery, 15. Januar 2020.

6 Eröffnungsrede des WHO-Generaldirektors bei der Pressekonferenz zu COVID-19 am 6. April 2020.

7 „Draft landscape of COVID-19 candidate vaccines –11 April 2020.“ Weltgesundheitsorganisation, 11. April 2020.