Schafft KI das Sterben ab? (mit Karl Lauterbach)

00:00:02: Tech, KI und Schmetterlinge.

00:00:03: Ein Podcast von Sascha Lobo in Zusammenarbeit mit Schwarz-Digits.

00:00:07: Guten Tag und herzlich willkommen zu einer neuen Ausgabe von Tech, KI und Schmetterlinge, dem Podcast von mir, Sascha Lobo in Zusammenarbeit mit Schwarz-Digits, dem Digitalarm der Schwarzgruppe.

00:00:20: Das Thema, von dem wir heute sprechen, ist ein Thema, das vielen Menschen als das edelste rund um künstliche Intelligenz gilt.

00:00:28: Es geht nämlich um Gesundheit und KI, Gesundheit und Technologie insgesamt und natürlich mit einem Fokus auf ein besseres und auch längeres Leben.

00:00:40: Und wer könnte dazu besser Auskunft geben, als die Person, die im politischen Raum und sogar darüber hinaus stärker für Gesundheit und die Beschäftigung mit Zukunft der Gesundheit steht als sonst jemand in Deutschland?

00:00:53: Carl Lauterbach.

00:00:54: Hallo Carl.

00:00:54: Hallo Sascha, vielen Dank für die Einladung.

00:00:57: Wir haben schon mal gesprochen, kurz bevor du Gesundheitsminister wurdest.

00:01:02: Da auch damals ging es um Medizin, im weiteren Sinn, um technologischen Fortschritt.

00:01:08: Tatsächlich bist du jetzt kurz nachdem du Gesundheitsminister bist, aber trotzdem immer noch im Gesundheitsbereich unterwegs.

00:01:15: Das stimmt, das ist meine Leidenschaft und ich bin auch weiter der Frage.

00:01:21: nachgegangen, regiert, da fahre ich nach.

00:01:23: Wo ist das Potenzial von KI?

00:01:25: Da bin ich dankbar, dass wir heute Gelegenheit haben.

00:01:28: Wir haben schon häufiger darüber gesprochen vor und hinter den Mikros und Kameras, dass eigentlich sich im Moment eine once in a lifetime Chance bietet, dass der technologische Fortschritt speziell künstliche Intelligenz einen so großen Sprung nach vorne macht, was gerade Medizin angeht.

00:01:46: Man kann das ganz gut daran erkennen, an der Verleihung der Nobelpreise im letzten Jahr.

00:01:52: Da nämlich hat die Google-Tochter DeepMind einen Nobelpreis bekommen für Alpha-Fold.

00:01:59: Kannst du kurz erläutern, in welche Richtung das geht?

00:02:02: Ja, bei den Proteinen.

00:02:04: Also ist das Rätsel immer das gewesen, wenn ich weiß, was die, also Aminosäurenfolge eines Proteins ist.

00:02:12: Dann habe ich aber keine Ahnung, wie das Protein nachher aussieht.

00:02:16: Weil die Aminosorren liegen hintereinander, das ist eine Schnur, wenn man so will, die verknoten sich dann, dabei faltet sich das Protein.

00:02:24: Und ich jetzt einfach nur die Aminosorren kenne und deren Reihenfolge, konnte kein Mensch vorhersagen, wie das Protein nachher aussehen wird, weil man die Faltung nicht vorhersagen kann.

00:02:36: Das ist für den Menschen zu kompliziert.

00:02:38: Und Alpha-Fold von Demis Hasabis von Diebmann mitentwickelt, hat das Problem gelöst.

00:02:44: Das heißt, wir haben jetzt für, also es ist einfach Wahnsinn, wir haben für zweihundert Millionen Proteine die Möglichkeit jetzt die Faltung vorher zu sagen, das ist ein unfassbarer Durchbruch und das macht es möglich auch Arzneimittel zu entwickeln, weil wenn Arzneimittel zum Beispiel Antikörper basiert sind, dann muss ich wissen, welcher Antikörper passt in welchen Rezeptor, dafür muss ich mich mit der Strukturen auseinandersetzen, also wie sieht das Protein aus, was da am besten wirken würde?

00:03:13: Und das kann ich dann tatsächlich überall verfolgt, kann ich das ableiten.

00:03:17: Wie müsste ungefähr also die Aminosäuren Sequenz aussehen, damit ich hier zu Pottekomme, dass ich hier tatsächlich eine Wirkung hinbekomme?

00:03:25: Das hat man auch schon gesehen, bei einem wichtigen Beispiel, bei der also idiopathischen Lungenfibrosa, also das ist keine Wunsch, Träumerei, sondern tatsächlich, es funktioniert.

00:03:35: Ich bin mir zwar sicher, dass weit über ninety-fünf Prozent unserer Zuhörerinnen und Zuhörer, sowohl Science wie auch Nature lesen und da spezifisch auch die entsprechenden medizinischen Fachzeitschriften, für die ganz wenigen, die dem vielleicht nicht im Detail folgen können, dieser Nobelpreis an Deep Mind, an Alpha Fold, an diese KI-Software, die vorher sagt, wie sich Eiweiße, also Proteine, zusammenfalten.

00:03:59: Da liegt der große Fortschritt darin, mal übertragen, dass wenn man so ein Kochrezept hat mit den vielen verschiedenen Zutaten, dann musste man das früher komplett nachkochen, wahnsinnig aufwendig, um rauszufinden, wie schmeckt es und wie wirkt es.

00:04:13: Und inzwischen gucke ich einfach nur noch aufs Papier und die KI sagt mir, aha, mit den Zutaten und den Verfahrensweisen kann man jetzt schon sagen, wie das Gericht schmeckt und was es auslöst.

00:04:22: Das ist ein bisschen vereinfacht, klar, aber das ist die Richtung davon, wie Alpha Fold funktioniert.

00:04:27: Und dann ist ja Alpha Fold zwar Nobelpreis bewährt, aber eigentlich nur ein kleines Detail in diesem Kampf, das unser Leben besser, gesünder und länger wird, bei dem uns künstliche Intelligenz stärker als hier zur Seite gesprungen ist.

00:04:46: Ja, also es gibt unterschiedlichste Möglichkeiten, KI in der Medizin einzusetzen.

00:04:53: Und ich will mal drei oder vier nennen, um die Unterschiede klarzumachen.

00:04:58: Es gibt auch viel mehr.

00:04:59: Eine Stärke von KI ist einfach, also KI weiß alles.

00:05:03: Also wenn ich jetzt KI mit Lehrbüchern oder mit wissenschaftlichen Artikeln füttere, dann hat KI nach kurzer Zeit das Prüfungswissen in der Medizin drauf, wie also kaum Ärzte das haben.

00:05:17: Und es gibt daher Also Studien, die zeigen, wenn ich jetzt Ärzte mit KI vergleiche, wer kann welche Fragen beantworten aus dem Prüfungswissen, dann sind junge Ärzte, die gerade Examen gemacht haben, dann noch einigermaßen also Konkurrenzweg, aber Ärzte, die das Examen jetzt vor längerer Zeit gemacht haben, die wissen viel weniger als die KI.

00:05:38: Also die alleinige Wissensmacht von KI ist enorm.

00:05:43: Dann zum zweiten KI kann aus komplizierten Datensätzen, riesigen Datensätzen, Muster erkennen, die kein Mensch erkennen würde.

00:05:51: Und da kann dann eine Frage beantwortet werden, die man sonst überhaupt nicht beantworten könnte.

00:05:56: Ich bringe ein Beispiel, also jetzt vor kurzem ist eine Studie herausgekommen, da geht es um Bauchspeichertrösenkrebs.

00:06:03: Das ist mit der tödlichste Krebs, wenn ich das so entdecke und das ist nicht ganz, ganz, ganz früh entdeckt, dann leben nach fünf Jahren nur zwölf Prozent der Patienten noch.

00:06:13: Somit, was hier helfen würde, wenn man die Leute erkennen könnte, die also ein höheres Risiko haben.

00:06:19: Denn wenn man das Prübe handelt, dann überleben es über den Achtzig Prozent.

00:06:21: Aber wir haben keine Ahnung, wie erkenne ich die Hochrisikopatien.

00:06:25: Hattest du eine fantastische Studie gegeben, wo man mit einer KI einfach geguckt hat, welche Arzneimittel nehmen den Patienten ein, also einfach so in der Routine?

00:06:35: Und die KI hat dann Muster erkannt, dass bei der bestimmten Einnahme oder Kombination von Arzneimitteln auch die Reihenfolge der Arzneimittel, dass dann das Risiko erhöht ist.

00:06:45: Übrigens, oft sind es nicht die Arzneimittel selbst, die das Risiko erhöhen, sondern an den Arzneimiteln erkenne ich die Krankheiten, die das Risiko erhöhen.

00:06:54: Und manchmal ist aber auch das Arzneimittel selbst, was das Risiko erhöht.

00:06:57: Und dadurch zu belegen, ist für den Menschen nicht möglich.

00:07:00: Und hier war es tatsächlich möglich, also eine Untergruppe zu finden von unfassbar vielen Patienten, wo das Risiko hundertfache erhöht war.

00:07:09: Das ist also die zweite Schönheit von KI, riesige Datenmengen können ausgewertet werden.

00:07:15: Das schafft der Mensch nicht.

00:07:16: Und eine dritte wichtige Möglichkeit besteht eben in der Forschung, wie eben schon beschrieben, AlphaFoot.

00:07:23: Da gibt es noch eine andere Diebmeinerfindung Alpha Genome.

00:07:26: Da geht es darum, also Gene, die man hat, gut oder schlechte, die wirken sich nur aus, wenn sie angeschaltet sind oder abgeschaltet sind.

00:07:35: Und die Mechanismen der An- und Abschaltung, die liegen in Teilen der DNA, die wir nicht gut kennen.

00:07:41: Und Alpha Genome kennt diese Teile und kann dann sagen, der hat jetzt ein schlechtes Gen und hat dann zusätzlich auch noch den Schalter.

00:07:49: Das gehen anzuschalten, das wäre ein Hochrisikopatient.

00:07:52: Das ist ein weiterer Bereich.

00:07:53: Und natürlich auch also all das, was mit Administration zu tun hat, also mit Verwaltungsprozessen, mit elektronischen Patientenakten, mit dem Erklären von Befunden im gut verständlichen Sprache an Patienten.

00:08:09: Also es gibt so viele unfassbar interessante Anwendungen.

00:08:12: dass wir wirklich ohne Übertreibung sagen können, dass wir hier und dafür brauchen wir nicht die Superintelligenz, sondern erreichen im Prinzip schon die Methoden, die wir jetzt aus dem Transformer-Mathematik und Garnnetzwerk und ähnliches, also das, was wir jetzt schon kennen, das ist eine Revolution in der Medizin.

00:08:31: Du hast immer einen Punkt angesprochen, der immer wieder bemerkt wird als Kritikpunkt am Gesundheitssystem insgesamt, speziell auch in Deutschland, das ist die Kommunikation.

00:08:41: Zwischen Ärztinnen, Ärzten und Patienten.

00:08:44: Und auch teilweise auch Angehörigen.

00:08:46: Auch da gibt es sehr interessante Erkenntnisse.

00:08:48: Dieser gigantische Fortschritt, der durch Chatchi P.T.

00:08:51: seit Ende of the year, ja, ganz spürbar geworden ist für alle Menschen.

00:08:56: Der liegt ja auch in einer Übersetzungsleistung.

00:08:59: Und tatsächlich gibt es interessante Ansätze, wo das, was Ärztinnen sagen, durch eine KI übersetzt wird in viel greifbarere Themen, in viel greifbarere, zum Beispiel Diagnosen und Wahrscheinlichkeiten.

00:09:15: Irgendwo ist da aber doch eigentlich auch eine Unzulänglichkeit, die man viel besser adressieren könnte.

00:09:21: Wer das muss, das jetzt eine KI machen.

00:09:24: oder könnte man nicht auch sagen, wir versuchen mal den Ärzten bessere Kommunikation beizubringen.

00:09:30: Das sollten wir auf jeden Fall auch, aber wir müssten ehrlich sein, wir haben viel zu wenige Ärzte und der Erzmangel nimmt international zu.

00:09:37: Wir haben nicht allein das Problem, sondern es wird viel zu wenige Ärzte geben, um die große Debik-Bommer-Generation zu versorgen.

00:09:46: Zum Zweiten, also Medizin ist mittlerweile ein internationales Geschäft.

00:09:50: Wir haben sixty-fünfentausend Ärzte in Deutschland, die also ihren Studienabstoß im Ausland gemacht haben.

00:09:57: Die Sprachmöglichkeiten sind zum Teil begrenzt.

00:10:00: Das heißt, wenn ich jetzt KI Also nicht so sehr, das soll die Kommunikation ersetzen, sondern verbessern, dann ist hier viel Potenzial.

00:10:10: Und wir haben zum Beispiel in Deutschland die elektronische Patientenakte eingeführt.

00:10:13: Langfristig wird der Patient damit in die Lage versetzt werden, dass er sich von einer guten KI die eigenen Befunde in aller Ruhe erklären lassen kann.

00:10:24: Also KI kann wirken wie ein enorm gut fortgebildeter Facharzt.

00:10:29: der sich jede Zeit der Welt nimmt, dir deine Befunde zu erklären.

00:10:34: Das ist keine schlechte Vision.

00:10:37: Es gibt so mehrere unterschiedliche Versionen, auch in, sagen wir mal, Randbereichen der Gesundheit oder vielleicht nicht Randbereichen, aber Dinge, die nicht oft im Bereich Gesundheit besprochen werden.

00:10:46: Zum Beispiel, was psychische Gesundheit angeht.

00:10:49: Wir haben schon seit einiger Zeit ganz gute Erkenntnisse.

00:10:53: Das durch generative künstliche Intelligenz, also das, was so ähnlich ist wie ChatGPT, wie gesagt, in der Qualität erst seit Ende twenty-zweiundzwanzig, Anfang zwei-tausenddreundzwanzig verfügbar, wir haben sehr gute Hinweise darauf, dass eine Art KI-Therapeut manchmal besser funktioniert als menschlicher Therapeut.

00:11:15: Das ist wahr, das darf man aber nicht überdehnen.

00:11:19: Es ist so, dass bei bestimmten umschriebenen Diagnosen, zum Beispiel bei einer Depression oder bei einer Depression, die in der Folge eines Ereignisses passiert, was einen stark runtergezogen hat.

00:11:31: Reaktive Depressionen, das nennt man heute nicht mehr so, so Anpassungssturungen und so weiter und so fort.

00:11:36: Da kann tatsächlich KI super gut helfen.

00:11:39: KI hört zu, KI erklärt, gibt neue Perspektive und so weiter und so fort.

00:11:44: Und das wirkt überraschend gut.

00:11:47: Aber wenn ich jetzt zum Beispiel in den Bereich gehe, schieße so effektive Erkrankungen, wo ich auch so sage mal Halluziniere zum Teil, wo ich aus Angststörungen noch mit reinbringe und so weiter.

00:11:59: Da wachsen die Bäume bis zum jetzigen Zeitpunkt nicht in den Himmel.

00:12:03: Es kommt also sehr darauf an, in welchem Bereich man ist.

00:12:06: Wir brauchen das Studien.

00:12:07: Wir brauchen wie immer gute Studien, die zeigen, dass es wirkt.

00:12:11: Ja, da kann ich mir jetzt, das ist reine Mutmaßung, aber da kann ich mir jetzt gut vorstellen, warum jemand, der etwa eine Schizophrenie, also so was man früher Verfolgungswahn genannt hat, was jemand, der eine solche Störung entwickelt hat, dass der nicht übermäßig begeistert davon ist, dass eine Maschine über einen alles weiß, jederzeit verfügbar ist und auf jedem Gerät mit einem sprechen könnte.

00:12:32: Also da kann man sich ungefähr ausmalen, wo da noch eher ein Verschlechterungspotenzial drin liegt.

00:12:39: Aber wir haben jetzt einmal so ausgebreitet, was die verschiedenen Aspekte von künstlicher Intelligenz in der Medizin sein können oder in der Gesundheit allgemein.

00:12:48: Ich würde deswegen gerne zu einem ersten großen Überthema kommen, was aus meiner Sicht nicht nur am Anfang ist und vielversprechend, sondern wo es, du hast es eben schon erwähnt, erste große Durchbrüche gibt.

00:13:05: Und das ist in der KI-gestützten Medikamentenentwicklung.

00:13:09: Warum ist das so groß und so relevant?

00:13:11: Das hängt damit zusammen, dass sowas wie sagen wir mal Impfstoffentwicklung oder Medikamentenentwicklung wahnsinnig langwierige Angelegenheiten sind im Normalfall.

00:13:20: Wir haben das während der Pandemie mitbekommen.

00:13:22: Das war für die meisten Leute ziemlich langsam, was da geschehen ist mit den Impfstoffen gegen den Coronavirus.

00:13:30: Tatsächlich war das im internationalen Vergleich spektakulär schnell, dass wir innerhalb von gut anderthalb Jahren Wirkstoffe auf dem Markt sogar hatten, um das mal in ganz konkrete Zahlen zu fassen.

00:13:41: Es gibt einen Podcast, in dem Stefan Boncel, der Chef von Moderna, erklärt hat, wie der Coronavirus-Impfstoff entstanden ist.

00:13:51: Der Podcast heißt für diejenigen, die das vielleicht nachhören möchten, the machine that made the vaccine.

00:13:57: Es geht also um eine KI-Maschine, die den Impfstoff hergestellt hat.

00:14:02: Die Anekdote dahinter, die tatsächlich auch verifiziert ist, ist das Moderna im Januar, im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im

00:14:27: Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr im Jahr wobei eben Covid und Impfstoffe noch die eines Besonderes sind, denn wenn ich tatsächlich also die genetische Information zu der eigentlichen Erkrankung habe, zum Virus, dann ist es also mit KI, aber auch ohne KI, aber mit KI eben besonders leicht möglich, einen Impfstoff zu entwickeln, der da wirkt.

00:14:54: Die Dinge sind ungleich komplizierter, super, super kompliziert.

00:14:59: wenn ich also in der Krebstherapie ein Medikament entwickeln will, meinetwegen einen Antikörper, der entweder ein Tumorgehen anschalten soll oder abschalten soll.

00:15:11: Also ein Gen, was dem Tumor entgegenläuft, anschalten soll oder ein Treibergehen abschalten soll.

00:15:17: Da komme ich sehr schnell in eine Situation rein, dass ich dann eine gewisse Ahnung habe, wie müsste denn so ein Protein aussehen?

00:15:26: Aber ich kenne nichts und kann dann alle möglichen Wirkstoffe nur hintereinander testen, ob die da ungefähr hineinpassen, ob die eine Wirkung haben, ob die toxisch sind und so weiter.

00:15:37: Das dauert Jahre.

00:15:38: Das sind super schwierige, gefährliche und auch teure Unternehmungen.

00:15:44: Aber mit KI weiß ich im Prinzip das Problem ein.

00:15:49: Also hier ist der Rezeptor, so sieht er aus.

00:15:52: Hier bräuchte ich also einen Blocker beispielsweise oder einen Agonisten, der es antreibt.

00:15:58: Daraus lässt sich dann ableiten, wie müsste so ein Protein ungefähr aussehen, welche Bindungsenergien müsste das an welchem Teil haben.

00:16:07: Und da kommen wir immer näher ran.

00:16:09: Das einzige, was da noch ein bisschen stört, ist, dass tatsächlich die Proteine, wenn sie funktionieren, sich etwas in der Struktur verändern.

00:16:17: Also wir haben bisher sozusagen so das dargestellt, der Einfachheit habe, jetzt in unserem Austausch mit den Zuhören, als wenn das Protein immer die gleiche Form hätte.

00:16:27: Das ist aber nicht so.

00:16:28: Das wäre auch so einfach.

00:16:29: Das wäre

00:16:29: zu einfach.

00:16:30: Aber die Dinge müssen ja etwas komplizierter sein und das ist in der Realität so.

00:16:34: Das heißt, wenn das Protein funktioniert, dann verändert sich die Faltungen ein bisschen.

00:16:39: Aber selbst daran sind diese Modelle jetzt in Arbeit und das kann der Mensch natürlich nicht lassen.

00:16:46: Aber ich kann dann tatsächlich mir eine Protein Struktur backen die auch in der funktion dann noch also wirkt um einen tomogen anzuschalten oder abzuschalten.

00:16:58: das unglaublich

00:17:00: das muss man vielleicht noch mal so ein bisschen ausbreiten um das wirken zu lassen.

00:17:04: weil wir sprechen hier einen fortschritt von dem ich sagen würde der ist ungefähr so groß wahrscheinlich sogar größer als die entdeckung von antibiotika von penicillin war so ein meilen stein in der medizinischen geschichte vielleicht auch mehrere meilen steine gleichzeitig Wenn man von künstlicher Intelligenz spricht als eine Art Mustererkennung auf Speed, dass bestimmte Muster ihnen nicht nur in Daten erkannt werden können, sondern auch durch diese Mustererkennung vor allem eine Vorhersage stattfinden kann, dann sehen wir, was jetzt zum Beispiel Proteinfaltung angeht, dass man anfangen kann.

00:17:38: Und das wird zum Teil heute wirklich auch in echter Sprache gemacht, also mit so einer Art ChatGPT-Eingabemaske, dass man anfangen kann zu sagen, ah, das Problem scheint hier Rezeptor B zu sein.

00:17:49: Wir brauchen also ein Molekül, was zuerst durch die Magensäure unbeschadet durchkommt, aufgenommen wird vom Blut und sich dann ansetzt an diesen Rezeptor B. Und gleichzeitig muss es so klein sein, durch diese eine Zellmembran zu kommen, aber so groß sein, dass es durch diesen Filter, das heißt, man kann quasi in Realsprache sich einen Wirkstoff

00:18:11: backen.

00:18:11: Genau, also die Ke, die dahinter ist, das sind hochspezialisierte Ke, aber die sind im Prinzip trainiert.

00:18:19: Mit allem, was wir über Physiologie, Biochemie, Molecularbiologie wissen, die können die Studien, die können die Diagnosen, die können die Strukturen der Proteine, der Fett und so weiter und vor.

00:18:32: all dieses Wissen ist da.

00:18:34: Aber das Besondere ist, dass ich einfach in normaler, einfacher Sprache dann der KI erklären kann, was das Problem ist, was ich gelöst haben will.

00:18:44: Und dann geht das die KI rüber.

00:18:46: und geben die Spezialsprache dieser unterschiedlichen Disziplinen und setzt das dann um.

00:18:52: Es wird irgendwann sogar so sein, das war übrigens damals bei Moderne auch so ähnlich, zum Schluss wurde im Prinzip der Impfstoff ausgespuckt, wenn man so will, dass also so eine KI in einfacher Sprache sehr präzise erklärt bekommt, was das Problem ist, dann wird das Problem von der KI gelöst auf der Ebene der Molekularmil-Medizin.

00:19:13: Und dann produziert dann im Dreidrucker, wenn man so will, unter sterilen Bedingungen auch schon die KI, also genau das Produkt, was wir benötigen.

00:19:24: Und dann kann man das im Tier-Experiment weiterentwickeln.

00:19:27: Das ist jetzt noch nicht möglich, aber darauf werden wir hinauslaufen.

00:19:30: Wir werden im Prinzip auf KI-betriebene Versuchslabore hinarbeiten, wo wir ganze Jahre einsparen können.

00:19:40: So eine Wirkstoffentwicklung dauert normalerweise zehn Jahre, bis ich den Wirkstoff überhaupt dann erstmalig beim Menschen ausprobieren kann.

00:19:47: Das kriege ich so rund auf ein oder zwei Jahre, das muss man sich vorstellen.

00:19:51: Wir haben nicht nur diesen Ansatz, was heißt nur der ist groß genug, wir haben auch eine Entdeckung, die vor gar nicht so langer Zeit, nämlich im Jahr Wir kennen ja alle eben schon als Begriff gefallen, Antibiotika.

00:20:07: Das war deswegen ein so wahnsinnig großer Fortschritt in der Medizingeschichte, weil bestimmte Entzündungskrankheiten von hauptsächlich Bakterien mit Antibiotika überhaupt erst behandelbar waren.

00:20:17: Die Menschen sind früher wie Fliegen gestorben an verschiedenen Entzündungen und jetzt ging das mit Antibiotika viel besser.

00:20:23: Das bekannteste wahrscheinlich Penicillin.

00:20:26: Da gibt es eine Vielzahl von verschiedenen.

00:20:28: Tatsächlich ist aber durch eine Vielzahl von sagen wir mal unglücklichen Verkettungen von schwierigen Umständen, die Zahl der wirksamen Antibiotika, d.h.

00:20:40: auf dem Rückmarsch.

00:20:41: Bakterien sind immun geworden gegen verschiedene Antibiotika.

00:20:44: Genau, also multiresistente Kalme sind dann riesiges Problem in den Krankenhäusern und uns gehen für viele Krankheiten langsam die Antibiotika aus.

00:20:54: Das heißt, wenn wir jetzt nicht wirklich einen Durchbruch haben, Und auf den Durchbruch wird es ja hinaus, der dann in Cambridge, also im Broad-Institut, passiert ist.

00:21:03: Aber haben wir keine Durchbrüche und finden keine neuen Antibiotika?

00:21:07: Dann kommen wir wieder zurück in die Zeit vor Penicillin, wo die Leute an einfachen Infektionen sterben, dahin gerafft werden.

00:21:16: Und wir haben das Problem schon.

00:21:18: Also die Sepsis zum Beispiel, die in Krankenhäusern zu den zehn, die überhaupt zu den zehn wichtigsten Todesfällen in Deutschland gehört.

00:21:25: Die ist oft darauf zurückzuführen, dass dann ein Bakterium im Körper wühlt und ich habe keine Möglichkeit, mir das antibiotisch in den Griff zu bekommen.

00:21:32: Das heißt, das Problem haben wir schon.

00:21:34: Und jetzt ist eben, wenn ich das erzählen darf, also am Broad-Institut, das ist ein gemeinsames Institut vom MIT und der Harvard-Universität in Cambridge.

00:21:43: ist es gelungen, nach sechszig Jahren zum ersten Mal eine komplett neue Antibiotika-Plasse abzuleiten durch eine KI.

00:21:53: Und das macht Hoffnung, dass wir da weiterkommen.

00:21:56: Ja, das ist ungefähr so, als würde man... endlich eine neue Variante finden, um einen Feind zu bekämpfen, nämlich die Bakterien, die gegen jeden neuen Angriff, den wir uns irgendwann ausgedacht haben, immer wieder irgendwann so eine Resistenz entwickelt

00:22:09: hat.

00:22:09: Es war wie so ein Wettkampf zwischen Bakterien und Menschen.

00:22:14: Und dieser Wettkampf drohte, da gab es auch schon große Alarmrufe, du hast auch selber häufiger darüber gesprochen, der drohte tatsächlich, die Menschheit zu überrollen.

00:22:23: Und für diejenigen, die glauben, das ist jetzt ein bisschen übertrieben, diese Formulierung, Wir haben im Moment die Situation, dass in Deutschland, einem der Länder, wo die Hygiene- und Gesundheitssituationen mit Abstand am besten ist, kann man sagen.

00:22:36: Das Gesundheitssystem hier ist noch nicht top effizient, aber die Qualität ist überragend in Deutschland.

00:22:41: Und trotzdem sterben hier jeden Tag ein vollbesetzter oder fast vollbesetzter Jumbo-Jet an Menschen an Sepsis.

00:22:49: Will sagen zwischen zweihundert und dreihundert Menschen am Tag.

00:22:52: jeden Tag sterben an einer Sepsis.

00:22:55: Das hat man früher Blutvergiftung genannt und diese Blutvergiftung ist ein bisschen ein feierführender Begriff, aber diese Selbstistie entsteht in den meisten Fällen dadurch, dass Heime sich im Körper ausbreiten, gegen die man kein Mittel findet oder nur sehr, sehr schwer.

00:23:10: Das ist so.

00:23:11: Und in der Tat, also Kame, die besonders, also gefährlich sind, sind Metizellinresistente, Kame und dort ist dann tatsächlich dieser Durchbruch gelungen.

00:23:21: Das ist ja nur der Beginn, aber damit ist das Konzept bewiesen.

00:23:24: Das Konzept, dass wir mit KI also Dinge machen können, also die wir einfach zu Fuß nicht schaffen wollen.

00:23:32: Habe ich noch ein Beispiel bringen von etwas, was mich vor ein paar Tagen beeindruckt hat.

00:23:36: Also, oft kommt KI auch auf Lösungen, das hätte man gar nicht gedacht.

00:23:40: Wir machen ja jeden Tag Mammographien, also so Früherkennungsuntersuchungen für Brustkrebs.

00:23:47: Und die Früherkennung hat nichts mit Herz-Krassauferkrankungen zu tun.

00:23:50: Trotzdem ist es so, wenn man diese Mammografien hat, dann sieht man auf den Mammografien zum Beispiel auch die Adern, die das Brustgewebe versorgen, also die Arterien, die das Brustgewebe versorgen.

00:24:02: Da kann man Verkalkungen sehen, man sieht, ob das Brustgewebe dicht ist oder nicht ganz so dicht und so weiter.

00:24:07: Und eine KI ist jetzt eingesetzt worden, um vorher zu sagen, wie ist eigentlich das Herzinfarktrisiko der Frauen?

00:24:14: einfach auf der Grundlage der Mammografie?

00:24:16: Wenn das ein Arzt bestimmen sollte, hätte keine Ahnung, wo nachzugucken wäre, in der Regel zumindest.

00:24:21: Und tatsächlich kann man mit den Mammografie-Untersuchungen, die wir sowieso machen, ziemlich genau, und zwar genauso gut, als wenn wir dafür eine spezielle Blutuntersuchung machen und den Patienten untersuchen, kann man das Herzinfarktrisiko der Frauen auch bestimmen.

00:24:37: Das heißt, es bekommt man quasi gratis in Zukunft mitgeliefert, wenn sich diese befunde Also bestätigen sollten.

00:24:43: KI ist einfach in allen Bereichen derzeit massiv unterwegs.

00:24:48: Es gibt natürlich auch noch Gefahren, wenn wir gleich noch dazu kommen wahrscheinlich.

00:24:53: In diesem Podcast habt ihr schon verschiedene Visionen möglicher Zukunfte gehört.

00:24:57: Die Digitalisierung ist immer ein ausschlaggebender Teil davon.

00:25:01: Digitale Patientenakte, digitale öffentliche Verwaltung, roboter und automatisierte Systeme als Haushaltshelfer, KI-gestützte Medizin.

00:25:10: Und das alles sammelt Daten.

00:25:12: Daten sind ein begehrter Rohstoff unserer heutigen Zeit.

00:25:15: Denn wer Daten hat, hat Macht.

00:25:17: Wie stellen wir also sicher, dass jeder von uns die Kontrolle über seine Daten behält?

00:25:22: Wie schaffen wir eine Zukunft, die sicher ist und in der Technologie dem Menschen dient und nicht umgekehrt?

00:25:28: Genau das ist es, was die Menschen bei Schwarz-Digits antreibt.

00:25:32: Sie sehen eine digitale Welt voller Chancen, aber auch die Notwendigkeit, sie selbstbestimmt zu gestalten.

00:25:38: Deshalb hat es sich Schwarz-Digits zur Mission gemacht, Europas digitale Souveränität zu stärken.

00:25:44: Die Techies sehen sich dabei nicht nur als IT- und Digitaldienstleiste.

00:25:47: Sie sind vielmehr ein ganzheitlicher Partner, tief verwurzelt in Europa, genauer gesagt im süddeutschen Neckars-Ulm und gestützt auf das starke Fundament der Schwarzgruppe.

00:25:58: Die Leistungen, Services und Produkte von Schwarz-Digits sind zwar hochspezialisiert und sehr technisch, Doch wenn man es genau betrachtet, steht immer der Mensch im Mittelpunkt des souveränen Komplettangebots.

00:26:09: Das einzigartige digitale Ökosystem ist auf den Nutzer abgestimmt.

00:26:14: Die Cloud-Plattform Stackit gibt Daten ein sicheres, leistungsstarkes Zuhause nach den höchsten europäischen Datenschutzstandards.

00:26:22: Die proaktive Cyber-Sicherheit von XM Cyber zeigt mögliche Sicherheitslücken auf und hilft so zu schützen, was wichtig ist.

00:26:30: Und dann geht es noch einen Schritt weiter.

00:26:32: Allef-Alfers KI-Lösung folgt den Prinzipien der Nachvollziehbarkeit und Transparenz.

00:26:37: Als Messenger-Dienst erlaubt Wire die sichere Kommunikation und mit Workspace bei Stackit wird der moderne Arbeitsplatz souverän.

00:26:45: Was bei all diesen Lösungen schnell klar wird, ist der Ansatz von Schwarz-Digits.

00:26:50: Christian Müller, Co-CEO von Schwarz-Digits, nennt das Empathische Digitalisierung.

00:26:56: Das bedeutet, Technologie muss verständlich, zugänglich und vor allem nutzbar sein.

00:27:01: Sie dient dazu, uns als Individuum und Gesellschaft unabhängiger zu machen, gibt uns Sicherheit, ist zuverlässig, erlaubt uns unsere Ziele zu erreichen und ist dabei auf unsere Bedürfnisse zugeschnitten.

00:27:13: Mit diesem Approach tritt Schwarz-Digits für seine Kunden ein.

00:27:17: Diese Verlässlichkeit und dieses tiefe Vertrauen sind auch die Basis ihrer Partnerschaften.

00:27:22: Und dass sich Schwarz-Digits das nicht nur auf die Fahne schreibt, sondern dass es auch tatsächlich gelebt wird, erfahrt ihr in den nächsten Podcast.

00:27:30: In einem der nächsten Podcasts stellen wir euch vor, wie der VfB Stuttgart mit der souveränen Stackit klaut und der Cyber-Sicherheitslösung von XM Cyber zum digitalen Vorreiter im Spitzensport wird.

00:27:41: Ihr könnt also gespannt sein.

00:27:43: Ich würde gerne zum Schluss von diesem Kapitel, was Medikamenten-Entwicklung angeht, was heute ohne KI fast nicht mehr denkbar ist.

00:27:52: in vielen Bereichen, würde ich zu einem Punkt kommen, der seit fünf, sechs Jahren immer als vielversprechend gilt, der als das große Zukunftsthema gehandelt wird, wo aber die Durchbrüche bis jetzt noch nicht so zahlreich sind.

00:28:07: Und das ist personalisierte und individualisierte Medizin.

00:28:11: Denn was mit KI möglich wäre,

00:28:14: ist

00:28:14: im Prinzip die Abschaffung des One-Size-Fits-All-Prinzips.

00:28:19: Das ist einfach in ganz vielen Bereichen so.

00:28:21: dass für Krankheiten, die sagen wir mal in Deutschland, fünf Millionen Menschen haben im Laufe ihres Lebens, weil so eine relativ große Masse Medikamente braucht, da gibt es ein oder zwei zugelassene Medikamente und das, was die Ärzte dann machen kann, ist entweder zu sagen, ich nehme das ein oder das andere und ich verändere die Dosis ein bisschen und das war es häufig auch schon.

00:28:40: Wenn man sich anguckt, wie wir in den letzten zehn, fünf, zehn, zwanzig Jahren gesehen haben, dass menschliche Körper so unfassbar unterschiedlich sein können, Dann kann man sich ausrechnen, dass es in ganz, ganz vielen Fällen eigentlich schon deswegen erschwerte Bedingungen für eine Heilung gibt, weil dieses Einmedikament für alle, vielleicht ein bisschen eine Dosierung drehen, aber das war schon, weil das eigentlich ein extrem plumper Ansatz ist.

00:29:04: Und da verspricht KI bei der personalisierten Medizin doch eine gewisse Abhilfe.

00:29:10: Das ist richtig.

00:29:11: Das beste Beispiel sind Krebserkrankungen.

00:29:14: Wenn jetzt ein Patient da im Krebs hat, dann kann der Darmkrebs auf genetischer Ebene sehr unterschiedlich aussehen.

00:29:23: Das Gleiche gilt für jede andere Krebsart auch.

00:29:26: Und wenn ich jetzt also das genetische Gerüst einer Krebserkrankung kenne, dann kann ich viel gezielter behandeln.

00:29:34: Insbesondere wenn das eine Antikörpertherapie ist, also dann weiß ich ganz genau, der Antikörper wirkt bei den Patienten, bei denen man da nicht wirkt.

00:29:42: Wenn jetzt meinetwegen an Krebstreiber gehen, was ich blockieren kann, also mit einem Antikörper, bei dem Patienten gar nicht vorhanden ist, dann bringt mir die Medizin nichts.

00:29:52: Das haben wir früher so gemacht.

00:29:53: Wir haben dann einfach versucht, mit dem Medikament zu helfen.

00:29:57: Hätten wir gewusst, dass das gehen, worauf das anspricht, also überhaupt nicht da ist, hätten wir es natürlich nicht gemacht.

00:30:04: Und da sind die Erfolge ganz klar zu erwarten.

00:30:08: Es sind aber noch nicht so fulminant.

00:30:11: Der Hauptgrund ist, wir haben jetzt schon mehr Ziele.

00:30:14: Aber wir haben noch nicht die richtige Munition.

00:30:16: Da muss man so vorstellen, als wenn das mal klar wäre, so wo die Gegner richten Truppen stehen und wie die sich also ein Geschanzt haben und was für Waffen die verwenden.

00:30:27: Und das sehen wir.

00:30:28: Das kann die KI schon relativ gut erkennen.

00:30:30: Die kann uns sagen, jetzt bräuchten wir für dieses Ziel diese Munition und für dieses Ziel diese und so, aber diese Munition, die haben wir noch nicht.

00:30:38: Aber die Ziele haben wir, da ist im Moment der Gefechtsstand.

00:30:42: Ich bin mir absolut sicher, dass die Fanbase, die du während der Pandemie aufgebaut hast, jetzt auch deine Kriegsmetaphern im Gesundheitsbereich sehr zu schätzen, wissen wird, dass nur nebenbei meine Perspektive auf diese personalisierte Medizin würde ich gerne, was diesen Block jetzt angeht, den inhaltlichen Block angeht, in eine Frage münden lassen an dich.

00:31:04: Du hast da eine große Expertise, nicht nur aus der Politik heraus, weil du Gesundheitspolitik intensivst in allen Formen und Farben gemacht hast, sondern auch, weil du ja selbst medizinisch gebildet bist.

00:31:16: Was glaubst du, wann wird es so sein, dass ich eine hochpersonalisierte Medizin mir selber verabreichen, vielleicht sogar mir selber brauen kann und da sehr niedrigschwellig vielleicht sogar schon präventiv bestimmte Krankheiten adressieren kann.

00:31:34: Genau auf mein Genom, auf mein Set, meinetwegen von irgendwelchen Darmbakterien zugeschnitten.

00:31:39: Also bei der Vorbeugung wird das möglich sein, das glaube ich kann schon in fünf Jahren so sein.

00:31:45: Also bei der Vorbeugung, wenn man noch nicht krank ist, dass man sich selbst Medikamente also macht, also meinetwegen Antikörper, Treibergene und so weiter und so fort.

00:31:55: Das ist abwege, weil die also Diese Medikamente sind höchst wirksam und die Produktion ist alleine extrem kompliziert muss, also nach GMP-Standards, also nach ganz genau festgelittenen Standards gemacht werden, sonst schade ich da mehr als ich nutze, das wird nie möglich sein.

00:32:12: Aber das ist ja auch nicht nötig, sondern wenn tatsächlich dann Firmen oder auch Krankenhäuser in Israel machen, dass zum Beispiel Krankenhäuser, ständig Krankenhäuser zum Teil selbst die Krebsmedikamente her und das auf der Grundlage von KI gewonnenen Informationen, wenn das das Krankenhaus machen könnte, wäre es hier viel geholfen.

00:32:31: Was aber die Vorbeugung angeht, zum Beispiel das Mikrobiom oder was also die Stoffwechsellage angeht und so weiter.

00:32:39: Da wird man hinkommen, dass man also im Prinzip, dass ich selbst sehr gut helfen kann.

00:32:45: Wir haben eine Reihe von Medikamenten und also Molekülen, die wir derzeit untersuchen, wo wir wissen, dass die Lebensqualität aber auch die Lebensdauer verlängern können.

00:32:57: Das insbesondere auch, wenn man bestimmte Risikofaktoren hat und diese individuellen Risikofaktoren und das individuelle, ich sage mal, auf einem selbst zugeschnittene System von, sagen wir mal, Nahrungsergänzungsmitteln, vielleicht auch Medikamenten vorbeugend, auch dann also Früherkennungsmaßnahmen, die für dich dann besonders sinnvoll sind.

00:33:18: Das werden wir hinbekommen.

00:33:20: Da rechn ich schon in fünf Jahren mit ganz neuen Möglichkeiten.

00:33:25: Mein persönlicher Traum, das kann ich ja vielleicht dazu fügen, ist, dass ich irgendwann an meinen Smartphone meine wegen einer Speichelprobe, wenn es darauf ankommt, meine wegen sogar eine Urinprobe abgeben kann.

00:33:37: Und das Smartphone mir dann sagt, oh, aha, du musst jetzt folgende siebzehn Nahrungsergänzungsmittel unbedingt in deinen Alltag integrieren.

00:33:44: Das wäre wohl mein persönlicher Traum, was Personalisierung, das jetzt nicht unbedingt Medizin, das sind Nahrungsergänzungsmittel, aber da gibt es ja eine schöne Schnittfläche, ja auch so Funktional Food, also so.

00:33:53: Essen, was eine gewisse Funktion erfüllen kann.

00:33:56: Das ist das, worauf ich hinfiebere.

00:33:59: Was den zweiten Themenblock angeht, der bei KI heute schon intensiv angewendet wird, das ist künstliche Intelligenz in der Diagnostik, im gesundheitlichen Alltag, aber auch in Verbindung mit den Nachteilen, die daraus entstehen können, wenn man KI einsetzt.

00:34:19: Und da möchte ich gleich am Anfang das Vorzeigebeispiel zitieren, Es ist so, dass wir mit einem ganz normalen Smartphone und der richtigen App heute mit der Kamera Hautrebs erkennen können, mit einer Chance, die teilweise größer ist, als wenn das Ärztin tun.

00:34:36: Das ist jedenfalls die Art und Weise, wie das in vielen Medien im Moment kommuniziert wird.

00:34:42: Ja, ganz so ist es nicht.

00:34:43: Also das Blasse.

00:34:45: Also Smartphone alleine schafft das nicht, aber es gibt so Art Lopen.

00:34:49: die das DKFZ, das Deutsche Krebsforschungszentrum in Heilberg, mit entwickelt.

00:34:54: Wenn man quasi das Smartphone mit der Lupe kombiniert, mit dieser speziellen Lupe, dann kann man schon enorm genau eine schwarze Hautkrebsvorhersage machen.

00:35:06: Das ist durchaus möglich.

00:35:09: Ich schneide mir da so eine Linse, die auf... Tiktok manchmal beworben wird, einfach vor Smartphone, machen Foto und dann sagt es, siebenundneinzig Prozent schwarzer Hauptkrebs.

00:35:17: Genau, wahrscheinlich wird es irgendwann, also diese Linsen werden ja jetzt entwickelt, also eine Forschung so.

00:35:23: Aber ich glaube, dass es so sein wird, dass man diese Linsen schlicht und ergrafen billig kaufen kann, weil so eine Linsen zu produzieren ist nicht besonders teuer.

00:35:32: Und dann kombiniert man die Linsen mit dem eigenen Smartphone und dann wurde tatsächlich der Haupt, das Hautkrebs Screening, wäre dann mittelfristig, also wäre durch so eine Kombination möglich.

00:35:43: Das ist so ein wichtiger Fortschritt und davon gibt es sehr viele andere.

00:35:47: Auch der Augenhintergrund zum Beispiel kann durch KI.

00:35:50: Untersucht werden und wichtige Augenkrankheiten, die man im Augenhintergrund sehen kann, aber auch andere Krankheiten, die sich im Augenhintergrund zuerst zeigen.

00:35:59: Man sieht auch eine beginnende Demenz, sieht man sehr gut da so im Augenhintergrund.

00:36:04: Das ist in Kombination von KI und Augenuntersuchung, ist das auch schon ableidbar?

00:36:09: Ja, das ist vielleicht ein wichtiger Punkt, den man für diese ganze Diagnostik kennen muss.

00:36:15: KI ist wahnsinnig gut da drin, in großen Datenmengen oder überhaupt erstmal in Datenmengen bestimmte Muster zu finden, diese Muster zuzuordnen und dann gewissermaßen Kausal zu verketten.

00:36:25: Das bedeutet KI findet im Zweifel auch, du hast das eben bei der Mammografie beim Brustscreen angesprochen, So als Nebeneffekt

00:36:34: bestimmte

00:36:35: Hinweise auf Krankheiten, wo man vorher nie gedacht hätte, dass sie da sind.

00:36:39: Und da gibt es so eine regelrechte Schule, die einmal quer durch Vitaldaten und irgendwelche menschlichen Daten durchrasst und versucht rauszufinden.

00:36:50: Was bedeutet es, wenn man das auswertet, kann man nicht irgendwas rausfinden.

00:36:52: Ist ein bisschen abstrakt, ich mach's mal ganz konkret.

00:36:56: Es gibt inzwischen die Möglichkeit mithilfe von künstlicher Intelligenz allein anhand einer Stimmanalyse, teilweise sogar über das Telefon, eine Vielzahl von Krankheiten der betreffenden Personen nachzuweisen.

00:37:09: Das ist zum Beispiel, was posttraumatische Belastungsstörungen angeht, klinische Depressionen, bestimmte Herzkrankheiten und sogar auch unser gemeinsames Lieblingsthema Corona.

00:37:19: Da gibt es in Deutschland auch Forschung zu, dass man an der Stimmfrequenz analysieren kann, mit welcher Wahrscheinlichkeit diese Person Corona oder eben Herzkrankheiten.

00:37:30: Ich glaube sogar Parkinson kann inzwischen an der Stimme erkrankt

00:37:33: werden.

00:37:33: Parkinson eher noch.

00:37:34: Ja, also das ist so bei den neurodegenerativen Erkrankungen.

00:37:39: Alzheimer, Parkinson, auch bei Depression ist keine neurodegenerative Erkrankung, aber er geht es auch.

00:37:46: Da sind diese Stimmerkennungssysteme relativ gut.

00:37:50: Die erkennen, wenn die Störung da ist, das mit einer relativ hohen Sensitivität, aber sie liegen auch, wenn das also Ergebnis negativ ist, auch oft gut, dass dann wirklich auch keine Krankheit da ist.

00:38:03: Wenn man das miteinander kombiniert, dann hat man im Prinzip die Akkuratheit des Tests.

00:38:08: Und bei diesen Erkrankungen, also Demenz, Parkinson, Depression, ist ich dem Analyse sehr akkurat.

00:38:16: Das heißt, ich kann mich auf das Ergebnis einigermaßen verlassen.

00:38:19: Bei den anderen Krankheiten, die du jetzt genannt hast, ist meines Wissens die Akkuratheit noch nicht gut genug.

00:38:26: Das heißt, man hat dann oft falsche positive Ergebnisse und falsche negative.

00:38:30: Das geht zum Beispiel bei der Covid-Vorhersage.

00:38:33: Da würde ich mich nicht darauf verlassen wollen.

00:38:36: Du seh

00:38:36: ich total, aber ich sehe das natürlich aus der Perspektive des Technologieoptimisten.

00:38:40: Das ist eine Frage der Zeit.

00:38:42: bis bestimmte Genauigkeiten einen Niveau erreichen, dass man sagen kann, das geht jetzt schon.

00:38:47: Interessanterweise muss man dann gar nicht nur KI bemühen, sondern einfach diese Denkschule, Datenströme, die sowieso schon da sind, auszuwerten.

00:38:56: Eines der interessantesten Beispiele ist fast fünfzehn Jahre alt, es ist von Anfang der zehner Jahre, wenn ich mich richtig erinnere vom MIT, Und damals gab es gerade die ersten Bewegungssensoren in Smartphones.

00:39:09: Das Smartphone, wie wir es heute kennen, mit dem iPhone erfunden.

00:39:13: Dann hat es ein paar Jahre gedauert, bis man gemerkt hat, das wäre ganz cool, wenn man da alle möglichen gyroskopischen Sensoren und Bewegungs und so weiter und so von rein baut.

00:39:20: Und dann gab es diese Untersuchung, die erkannt hat, dass man die Erkrankung einer Grippe bis zu achtundvierzig Stunden vorhersagen kann.

00:39:29: Allein daran, dass eine Person, die einen Smartphone trägt, sich langsamer und anders bewegt.

00:39:35: Das bedeutet, man verfolgt die Bewegung des Smartphones und kann achtundvierzig Stunden, bevor die Person das selbst merkt, sagen, ah, der wird übermorgen an Grippe erkranken.

00:39:44: Das ist so für mich so ein eines der eindrücklichsten Beispiele, wie Datenströme, die eben noch egal waren, mit KI ausgewertet, plötzlich eine Vielzahl von Erkenntnissen mit sich bringen.

00:39:54: Aber da können wir vielleicht auch gleich mal in mögliche Nachteile reingehen.

00:39:57: Angenommen, wir erkennen, dass das ja gerade schon bestätigt, eine Depression, Alleine über eine Stimmfrequenzanalyse.

00:40:04: Das wäre ja fantastisch, wenn man dann, sag ich mal so, als Personalchef erstmal so eine KI in ein Gespräch reinnimmt und die einem sofort alle möglichen Risiken für irgendwelche Krankheiten ausspuckt.

00:40:19: Ja, das ist so.

00:40:20: Und in der Tat, also die so Routine-Daten, die also über Smartphones gewonnen werden können, geschweigenden Variables, die haben also Informationen, die für Arbeitgeber, aber auch für Dienste und so weiter natürlich hoch elefant werden.

00:40:37: Wir wissen zum Beispiel, dass, wenn man atmet, also die Herzfrequenz sich ein bisschen verändert, diese sogenannte respiratorische Arithmie ist physiologisch.

00:40:48: Das hat man und das ist gesund.

00:40:50: Wenn man die nicht mehr hat und der Puls wird etwas höher, aber diese Arithmie ist weg, diese respiratorische Arithmie, dann ist die Lebenserwartung deutlich eingeschränkt.

00:41:00: Das heißt, ich könnte hier sehen, also hier wird jemand nicht mehr sehr alt werden.

00:41:06: Oder ich kann also an bestimmten, also anderen, also Parametern, kann ich erkennen, wie schnell jemand zum Beispiel ist beim Aufstehen oder wie schnell ergehen kann oder wie symmetrisch ergeht und so weiter und so fort.

00:41:21: Das heißt, wenn ich hier die Informationen habe, bleiben wir mal bei jemandem, ich habe einen Mitarbeiter, wo ich weiß, der ist ein bisschen übergewichtig.

00:41:28: Er redet nicht so viel.

00:41:29: Ich erkenne aus seiner Stimme, er hat eine Depression.

00:41:32: Dann sehe ich die respiratorische Arithmie.

00:41:34: Sie ist schon weg bei ihm.

00:41:36: Ich sehe dann gleichzeitig, dass ein gelegentlich vorkommendes Vorflimmern bei ihm eine Rolle spielt.

00:41:44: Und ich kann auch noch ableiten, dass die Zeit, die er braucht, um aufzustehen, also vom Stuhl aufzustehen und also die ersten zehn Meter zu gehen, dass die nicht mehr so gut ist wie früher.

00:41:57: dann weiß ich, dass ist ein Mitarbeiter, der in Zukunft für mich oft ausfallen wird und er wird mich auch wahrscheinlich viel Geld kosten, also wenn ich mit der Versicherung in irgendeiner Weise belastet bin.

00:42:10: Und das ist natürlich eine Information, das wollen wir auf gar keinen Fall, auf gar keinen Fall.

00:42:16: Dass Konzerne also diese Informationen haben oder dass diese Informationen sogar an Versicherungen, Lebensversicherungen an den Arbeitgeber, wen auch immer weitergegeben werden kann oder gar verkauft werden kann.

00:42:32: Ich

00:42:32: möchte jetzt mal eine provokative Frage stellen, aber die ist als Provokation gemeint und nicht als meine persönliche Haltung, das bittig zur Kenntnis zu nehmen.

00:42:38: Warum wollen wir das nicht?

00:42:40: Weil wir dann in einer Situation von noch mehr Ungleichheit geben.

00:42:45: Die Menschen, die ohne dies alt sind, schwächer sind, die Krankheiten haben.

00:42:50: Der depressive Mensch, der die respiratorische Atme verloren hat, ihm geht es sowieso schon schlecht genug.

00:42:57: Und wir würden dann dafür sorgen, dass die Gesellschaft es ihm noch schwerer machen kann.

00:43:02: Das ist einfach eine Gerechtigkeitsfrage.

00:43:04: Ich will das nicht.

00:43:05: Das mündet ja, deswegen habe ich diese provokante Frage auch gestellt, in eine eigentlich Meterfrage zum Thema Gesundheit, in der der sich auch ganz viel von diesen Gefährdungen und Schwierigkeiten und möglichen Nachteilen verbirgt.

00:43:18: Wenn künstliche Intelligenz aus den Daten um uns herum und in uns, die wir mit großer Freude und ständig erheben, ob das jetzt über Smartwatches ist, über die Smartphones, die immer mehr Daten rausklingen, über diese Stimme, über die schon von die angesprochenen Iris Scans, die auch immer weiter Möglichkeit werden, wenn dann also über diese vielen Datenströme der Mensch immer leichter auswertbar wird und immer stärker eine Art Wissen über den Mensch angehäuft wird, ist es dann nicht eigentlich fast eine logische und zwingende Konsequenz, dass wir in Zukunft allesamt viel häufiger konfrontiert werden mit Wissen, was wir eigentlich nicht haben wollen.

00:43:59: Sagt nicht irgendwann mein Smartphone, piep, piep, piep.

00:44:02: Übrigens, wenn du dich nicht jetzt sofort anwegst zu bewegen, dann wirst du in drei Wochen pro Dumpfer in einem Herz entfragt.

00:44:08: Das ist jetzt eine extremen Situation, wo man diskutieren kann, ist das richtig oder falsch.

00:44:12: Aber eine Gesellschaft, in der wir extrem viel wissen oder zumindest wissen können.

00:44:17: dann müssen wir uns doch in Zukunft jedes einzelne Mal aufwendig dagegen entscheiden, zu sagen, nein, das möchte ich jetzt aber nicht wissen und das soll auch niemand anders wissen.

00:44:27: Ja, aber das ist die einzige Möglichkeit, die wir haben.

00:44:31: Also wenn mögliches Wissen erst mal da ist, dann muss ich mich entscheiden, will ich das haben oder nicht.

00:44:37: Und wenn solange es diese Entscheidungen gibt, werden wir auch autonomer und wir gehen weiter auf den Pfad der Vernunft.

00:44:45: dann kann ich dieses Wissen wollen und kann davon profitieren.

00:44:51: Oder ich kann sagen, ich will dieses Wissen nicht haben und ich verzichte auf einen möglichen Gewinn.

00:44:56: Was nicht sein sollte, ist das mit meinem Wissen andere Geschäfte machen oder dass ich Wissen aufgezwungen bekomme, was ich gar nicht will.

00:45:08: Aber die Situation, die haben wir auch ohne KI.

00:45:09: Wir haben jetzt zum Beispiel einen Blutmarker, ein bestimmtes Trauprotein.

00:45:15: kann ich also im Blut nachweisen, bei sechzigjährigen, beispielsweise auch noch bei jüngeren, da kann ich genau sagen, dass es jemand, der wird eine Alzheimer Demenz bekommen.

00:45:26: Und also das Wissen, das werden wir demnächst zur Verfügung haben.

00:45:31: Dann muss der Einzelner sich entscheiden, wenn er in dieser Lebensphase ist, will ich das wissen oder will ich das nicht wissen?

00:45:38: Es gibt

00:45:39: ja vom Bundesverfassungsgericht das Recht auf Nichtwissen, was explizit auch im medizinischen Bereich stattfinden wird.

00:45:45: Das müssen wir eigentlich zu einer ganzen Welt des Nichtwissens aufspreizen.

00:45:51: Insbesondere wenn mir so eine Apple Watch in Zukunft, das kann ich mir gut vorstellen, einfach als Standard, als Default Mode mitteilen wird, wie mein gesundheitlicher Zustand ist.

00:46:01: Genau, das muss auf jeden Fall so sein.

00:46:05: dass man also an den Vorzügen dieser Kommunikationswelt und auch an den Vorzügen von KI teilhaben kann, ohne dass einem Wissen über den eigenen Körper oder den eigenen gesundheitlichen Zugestand zugespielt werden müssen.

00:46:24: Das ist also aus meiner Sicht Grundvoraussetzung.

00:46:28: Und was auch problematisch ist, die Daten sind ja jetzt alle im Prinzip auch in den Händen großer amerikanischer Konzerne.

00:46:36: Es muss auch ausgeschlossen werden, dass diese Information dann individualisiert genutzt werden kann.

00:46:43: Ja, aber ehrlich gesagt, die ganzen amerikanischen Digitalkonzerne haben sich ja gegenüber Trump so aufrichtig und vorbildhaft unbeugsam verhalten.

00:46:50: Da kann ich mir beim besten Willen nicht vorstellen, dass da irgendeine Art von Missbrauch stattfinden wird.

00:46:55: Was ich aber, ich möchte das jetzt von der Dystopie einfach wieder ein bisschen zurückführen in unseren grundoptimistischen Ton.

00:47:02: Da sind wir uns ja einig in auch in vielen Gesprächen schon eigentlich gewesen, dass bei aller Schwierigkeit, bei allen Bedrohungs- und Gefährdungssituationen diese Chance, die vor uns liegt und in der wir schon mitten drinstecken eigentlich so groß ist, dass es gar nicht vertretbar ist, sie nicht zu ergreifen.

00:47:18: Und einer der positivsten Punkte, gerade nicht nur was Diagnostik angeht, sondern wie eine Art Turbo für ganz viele Bereiche des heutigen Gesundheitssystems, wirkt eine Plattform die man beschreiben könnte als ChatGPT für Ärztinnen.

00:47:34: Das ist Open Evidence.

00:47:36: Open Evidence ist ein Mann gewesen, ein Harvard-Wissenschaftler, der gesagt hat, irgendwie brauchen wir einen direkten Support für Ärztinnen, die mit ganz verlässlichen Informationen, also ohne Halluzination, sagen können in eine KI, hey, hier, ich habe gerade einen Patienten, der hat ein bisschen Fieber, gestern hat er keins vorgestern, hat er ein bisschen mehr Fieber.

00:47:59: Er hat kalte Füße, seine Augenbrauen, Zucker, und ich habe gerade festgestellt, dass er zu wenig Magnesium im Blut hat.

00:48:05: Ich übertreibe jetzt ein bisschen.

00:48:08: Und dann soll die KI zumindest ein paar qualifizierte Vermutungen ausspucken.

00:48:12: Und wenn man das immer noch anreichert, dann mehr Daten reingibt vonseiten der Ärzte, dann wird natürlich die Qualität der Prognose besser oder der Diagnose viel mehr.

00:48:23: Das ist doch so ein Punkt, da würde man sagen, da gibt es eigentlich keine schlechten Folgen von, oder?

00:48:28: Ja und nein, also das ist ein technischer auch sehr interessanter Punkt.

00:48:32: Zunächst mal muss man schauen, wie sieht das insgesamt aus.

00:48:35: Also vor ein paar Monaten hat eine japanische Arbeitsgruppe eine Studie veröffentlicht, glaube ich, in Nature.

00:48:42: Da hat man dreiundachtzig also Studien ausgewertet, wo es immer um die Frage ging, wie viel war es eine KI im Vergleich zu Ärztinnen und Ärzten?

00:48:52: Also das kann man nicht an einem Modell festmachen oder einer Studie.

00:48:56: sondern wie ist das im Schnitt und so.

00:48:58: Und da ist die Summe der Erkenntnisse wie folgt zusammenzufassen.

00:49:02: Zum jetzigen Zeitpunkt wissen die meisten dieser KI-Modelle so ähnlich wie Open Evidence.

00:49:09: Die wissen mehr als ein Durchschnittsarzt, aber weniger als ein Experte.

00:49:15: Die sind ungefähr also in dem Graubereich dazwischen werden immer besser.

00:49:19: Die werden.

00:49:20: in einigen Bereichen sind die schon bei hoch spezialisierten Fragen besser als Experten, zum Beispiel bei dem Augenhintergrund, was ich eben erzählt habe.

00:49:28: Aber im Durchschnitt kann man sagen, sind die jetzt besser als Durchschnittsärzte, wenn die befunden klar sind als die Experten.

00:49:37: Jetzt kommt aber das Kaviat oder sozusagen das Risiko.

00:49:41: Und das hat in der Medizin sich gezeigt und das zeigt sich also bei KI-Modellen, also Transformer-Modellen ganz grundsätzlich.

00:49:49: Ab einer bestimmten Komplexität der Fälle, bricht das System komplett zusammen.

00:49:57: Wenn die Fälle so geartet sind, dass die Information nicht vollständig ist oder da sind Befunde drin, die widersprüchlich sind und so weiter und so fort, dann kapiert der normale Art sofort, aha, dann muss diese Messung eine Fehlmessung sein oder eine Verunreinigung des Blutes oder Natürlich haben wir die Informationen noch nicht und so weiter.

00:50:21: Das heißt, man kann sich dann als Arzt quasi noch einen Reim auf Befunde machen, die in der Komplexität sonst schwer zu bewerten wird.

00:50:33: Und das schafft KI in der Regel nicht.

00:50:34: Und das Problem dieses, sagen wir mal, Reasoning, Collapse, das hat man bei Transformermodellen auch außerhalb der Medizin.

00:50:44: Es gibt dazu eine interessante Studie, aber vor kurzem diese Apple-Studie aus dem Tower of Hanoi, also wenn der Algorithmus zu kompliziert wird, dann bricht plötzlich die KI in sich ein und vergisst auch Dinge, die sich schon gewusst hat.

00:51:00: Und das spielt auch eine Rolle bei Patienten.

00:51:03: Somit ist der Schatten, der da ist, dass wir noch nicht ganz da sind, dass wir bei den kompliziertesten Fällen auch sagen wir mal immer Zuverlässigkeit haben.

00:51:14: Ja, das vielleicht noch mal so als Erklärungsgrundlage dieses Tower auf Hanoi.

00:51:20: Das ist ein spezielles Spiel, was Apple benutzt hat in einer aufsehenerregenden Studio, um nachzuweisen, dass KI im Zweifel in manchen Bereichen immer noch ziemlich doof daherkommt.

00:51:30: Aus meiner Sicht, ich habe da eine Kolumne drüber geschrieben über diesen Apple-Ansatz.

00:51:35: Aus meiner Sicht hat Apple das vor allem gemacht und vor allem der Chefwissenschaftler von Apple, der hat jetzt das dritte Mal eine Studie gebaut, absichtlich sehr komplex so zusammengebaut, dass am Ende rauskommt, KI ist doof.

00:51:45: Apple hat das aus meiner Sicht hauptsächlich gemacht, weil sie im KI-Rennen so dramatisch zurückliegen.

00:51:50: Das, was sie da transportiert haben, war aus meiner Sicht eher eine PR-Meldung, genau wie ganz viel von dem, was zum Beispiel Enthropic tut, PR-Meldungen sind.

00:51:57: Wenn sie sagen, hier können wir jetzt mit KI dieses und jenes machen und wir können irgendwie mit einem Skalpell, was ein Atomedick ist, ein Gehirn in den neunzehntausend Kilometer Entfernung operieren oder was auch immer dann im medizinischen Bereich gesagt wird.

00:52:09: Ich würde das alles in die eine wie die andere Richtung mit Vorsicht genießen.

00:52:13: Was man aber jetzt schon sehen kann, ist, dass die großen erkennbaren Stärken von KI bestimmte Informationen sinnvoll zu gewichten und zwar manchmal sinnvoll als der Mensch

00:52:24: bestimmte

00:52:25: Sagen wir mal, Kenntnisse mit einzubeziehen, die noch ganz jung sind, weil ein Facharzt, nicht mal ein Facharzt, kann alle Studien zu seinem eigenen Thema

00:52:33: ist.

00:52:34: Eine KI kann das aber schon.

00:52:36: Das deutet darauf hin, dass wir in schon naher Zukunft etwas bekommen werden.

00:52:41: Und ich kann nicht sagen, ob das bei den Ärzten liegen wird oder auf unseren Smartphones oder den entsprechenden Geräten dann.

00:52:47: Wir werden etwas bekommen wie einen persönlichen Gesundheitsassistenten.

00:52:52: Wir werden etwas bekommen.

00:52:53: Davon bin ich fest überzeugt.

00:52:54: übrigens nicht der einzige Bill Gates glaubt das ziemlich ähnlich auch.

00:52:57: Wir werden etwas bekommen was im Zweifel in unseren eigenen digitalen Zwergen beheimatet ist und dort alle möglichen Daten ständig auswertet und uns deswegen sehr genau über unseren Gesundheitszustand Auskunft geben kann.

00:53:11: Also eine Art digitaler KI.

00:53:14: Gesundheitsberater auf dem Smartphone mein wegen der App und in Ergänzung dazu Ein digitaler Zwilling unseres Körpers, der aus unfassbar vielen zusammengesetzten Daten, alle möglichen Erzberichte, alle möglichen Vitaldaten über die Smartwatch, alle möglichen Daten, die man ableiten kann, wie meine Bewegungsdaten oder dass ich mal eine Blutprobe gegeben habe.

00:53:33: Und das alles wird zusammengeführt.

00:53:35: Und dann ist mein persönlicher Gesundheitsberater, der vielleicht auch mit meinen Ärzten kommuniziert, auf meinem Smartphone.

00:53:40: Das ist doch eine diagnostische Utopie, eine wunderbare Utopie.

00:53:47: Das stimmt, aber wir brauchen es ehrlich gesagt gar nicht so utopisch zu machen.

00:53:52: Also wir wissen, dass die allermeisten Lebensjahre, die verloren gehen oder die allermeisten Lebensjahre, die mit schlechter Lebensqualität gelebt werden müssen, dass das also an ein paar Krankheiten hängt, die wir viel früher diagnostizieren könnten und die wir gut vorbauen können.

00:54:11: Dazu werden auch langfristigmaßen Krebserkrankungen zählen.

00:54:15: Jetzt ist das noch nicht so.

00:54:17: Das heißt, ich brauche gar nicht eine Information über jeden einzelnen Stoffwechselweg bei mir im Körper oder jeden aus Blutparameter usw.

00:54:27: Sondern es ist einfach unfassbar, viel zu machen, indem also eine KI die wichtigsten Erkrankungen zu denen der Einzelne neigt, monitoriert und dazu ganz konkrete Hilfe gibt.

00:54:40: Und da stimme ich dir zu, dass das also tatsächlich eine positive Vision ist.

00:54:47: Es wird insbesondere ärmeren Menschen helfen, weil ärmer Menschen haben nicht die Ressourcen, sich ständig mit Spezialisten auszutauschen.

00:54:54: Die haben keine Ärzte, die sich also mit ihnen stundenlang Zeit nehmen und also über die Dinge im Detail weggehen.

00:55:03: Und sind auch oft Ärzte, die dann behandeln, die vielleicht unter dem Durchschnitt sind und so weiter und so fort.

00:55:09: Also hat nicht jeder einen gleichen Zugang.

00:55:11: Somit wird KI die Medizin gleicher machen und demokratisieren.

00:55:18: Das ist zumindest auch meine optimistische Sicht auf diese Dinge.

00:55:23: Ist da nicht eine mögliche Gefahr, dass KI so ein bisschen paternalistisch wird?

00:55:29: Also ich denke, wir sind uns mehr oder weniger alle ein, dass eine der schwierigsten und gesundheitsgefährdendsten Kulturprodukte College Rock ist.

00:55:38: Ich bin absolut fest davon überzeugt, dass das Hören von College Rock das Leben dramatisch verkürzt.

00:55:44: und könnte es dann aber nicht sein, dass die KI irgendwann sagt, also du musst sofort aufhören, College Rock zu hören, weil du ansonsten zwanzig Jahre vor deiner Zeit stirbt.

00:55:51: Kann das nicht sein, dass wir in so eine Situation reinkommen, dass uns das Smartphone das Leben vermisst, weil es die Aufgabe hat, das zu verlängern?

00:56:00: Nee, das glaube ich nicht.

00:56:01: Also es wird immer so sein, dass der Mensch auch irrationale Dinge tut und ehrlich gesagt, das ist auch gut so.

00:56:08: Diese Freiheit, also das Gesunde, das Vernünftige nicht zu tun, Das gehört zur Freiheit mit dazu, solange das nicht dramatisch zulasten anderer geht.

00:56:18: Also müssen wir diese Freiheit auch belassen.

00:56:20: Und die werden sich viele Leute nehmen.

00:56:22: Trotzdem, was jetzt passiert ist, haben sehr viele Leute, die würden eigentlich gerne mehr für sich tun, wenn sie nur wüssten, was sie machen sollen.

00:56:33: Und da ist das riesige Potenzial.

00:56:35: Dass wir uns ein bisschen von unseren eigenen Geräten in die richtige Richtung nudgen lassen.

00:56:39: Ja, und auch die Info haben.

00:56:40: Also wenn ich jetzt zum Beispiel, ich habe es ja oft, also ich bin ein Studienleute, wenn man so will, wir begegnen oft Leute, die erzählen mir dann, dass wir seit Jahren mit ABC behandelt werden, wo ich dann sehe, nee, das tut ja nicht gut.

00:56:54: Das ist einfach, das tut ja nicht gut.

00:56:57: Also wir haben das ja umgekehrt, also ich habe jemanden gekannt, Politiker gekannt, Der hatte eine Operation bekommen und danach hat ihm ein bestimmtes, ein wichtiges Vitamin gefehlt, was nach der Operation auf der Hand lag, dass das ein Mangel ist, der sich wahrscheinlich dann entwickeln wird.

00:57:17: Der hat nachher unter schwersten, also Leidensbedingungen gestorben an einer neurodegenerativen Erkrankung.

00:57:24: Das war komplett vermeidbar.

00:57:26: Das kann eine KI niemals zulassen.

00:57:29: Wenn ich die KI schon hätte.

00:57:31: ... in der Epa und dieser Eingriff ist gemacht worden.

00:57:34: Dann wurde die KI automatisch ... ... und das hätte das ein Leben lang gemacht, habe ich gut gekannt.

00:57:38: Der hätte nicht gezögert, dieses ... ... also, wichtige Vitamins zu substituieren, ... ... wenn er, also war selbst über ein Wissenschaftler, ... ... wenn er gewusst hätte, dass das sich damit eine schwere ... ... neurodegenerative Krankheit erspart, ... ... aber so ist es passiert.

00:57:53: Und das ... Ich warte

00:57:54: mal, Vitamin D-III ...

00:57:55: Nein, nein, nein, es ging um B-II.

00:57:57: Es

00:57:58: ging um B-II, ich verstehe.

00:57:59: Das ist ... die nahezu perfekte Überleitung zu dem dritten Themenblock, in dem wir eigentlich schon sind, wo wir aber als Schlussakord gemeinsam rumspinnen wollen.

00:58:10: Es ist das große Traumthema in den letzten zwei, drei Jahren auch in sozialen Medien in der Öffentlichkeit groß geworden.

00:58:16: Sogar einen Spiegeltitel gab es dazu.

00:58:18: Das heißt in der Regel, dass zehn Jahre vorher ein Thema sehr hip war.

00:58:22: Der Punkt, auf den ich hinaus möchte, ist natürlich longevity.

00:58:25: Also so nennt man langen Liebigkeit.

00:58:28: Und das ist ein Punkt, der indirekt sehr intensiv mit künstlicher Intelligenz zu tun hat, der aber vor allem interessanterweise von vielen Leuten vorangetrieben wird, die sich auch um KI Gedanken

00:58:40: machen.

00:58:40: Longevity also, wie kann ich mein Leben nicht nur verlängern, sondern wie kann ich das, was man Gesundheitsspanne nennt im angelsächsische Sprachraum, Health, Span, wie kann ich auch das erreichen?

00:58:52: Also nicht nur länger leben, sondern viel länger gesund leben.

00:58:55: Das ist Longevity.

00:58:58: Und da gibt es unglaubliche Erkenntnisse in den letzten zwei, drei, vier Jahre.

00:59:02: Das stimmt.

00:59:03: Also, nächstes Mal sehr viele der Tech-Unternehmer investieren hier.

00:59:07: Daher also explodiert im Moment diese Forschung.

00:59:10: Peter Thiel ist da unterwegs.

00:59:12: Mark Andresen ist unterwegs.

00:59:14: Elon Musk, also es wird viel investiert.

00:59:18: Und Lounge Equity Research hat daher gerade in den Vereinigten Staaten und dort im Wesentlichen an der Westküste im Moment eine blühte Zeit, eine echte blühte Zeit.

00:59:29: Wir sehen halt also zunehmend, dass bestimmte Ernährungsergänzungsmittel, bestimmte Medikamente, bestimmte Formen, also den Körper auch durch Behandlungen zu überarbeiten, dass das die Lebensspanne wahrscheinlich verlängern kann.

00:59:46: Dazu gibt es sehr viele Tier-Experimente, fangen bei den Fliegen an, gehen über die Würmer dann über Mäuse und so weiter und so fort.

00:59:54: Aber auch menschliche Experimente.

00:59:55: Und der Grundgedanke ist der, dass man also hier die Lebensspanne mit gesunden Lebensjahren deutlich verlängert.

01:00:02: Dazu gehören natürlich dann auch immer Lifestyle-Interventions.

01:00:05: Also dann muss Eisen gepumpt werden.

01:00:08: Man ist also auf dem Elliptical-Trainer unterwegs und so weiter und so fort.

01:00:12: Aber wir wissen, dass tatsächlich bestimmte Medikamente lebensverlängernd wirken.

01:00:18: und Also einige da wissen wir noch nicht genau, wie die Nebenwirkungen sind zum Beispiel, also das Medikament Rappermudzin.

01:00:26: Das ist ein Medikament, was im Tier-Experiment ganz klar lebensverlängernd wirkt.

01:00:32: Aber wie das jetzt bei Menschen dosiert werden müsste und welche Nebenwirkungen das hat und so weiter, das wissen wir nicht ganz genau.

01:00:39: Und da geht aber die Longevity Research hinein und die werden das in ein paar Jahren klar machen.

01:00:44: Das sind dann natürlich im Wesentlichen erst einmal Also Interventionen, die denjenigen zur Hilfe kommen, die sich das alles leisten können.

01:00:53: Das ist ja kein billiger Spaß, das sind teure, das sind zum Teil sehr teure Medikamente, das sind teure Interventionen und ich muss auch viel Zeit haben, die guten Ratschläge alle umzusetzen.

01:01:05: Apropos gute Ratschläge, bevor wir ganz zum Schluss ein bisschen in die Zukunft spinnen wollen, was longevity angeht und unsere Schätzungen abgeben, wie alt Menschen die heute leben irgendwann werden können.

01:01:17: möchte ich ein kleines, sagen wir mal, Social Media bekanntes Meme-Spiel mit dir spielen.

01:01:23: Ja, dieses Meme-Spiel geht so, dass man zuerst das, was ich sage, bewertet auf einer Skala von eins bis zehn und eins ist da ganz schlecht und zehn ist das Beste und danach kurz erklärt, wie man zu dieser Note gekommen ist.

01:01:39: Beginn würde ich gerne mit Longevity Supplement Vitamin D drei plus K zwei.

01:01:46: Drei würde ich sagen, es ist ganz klar, dass ein Mangel von Vitamin D-III und auch ein K-II-Mangel lebensverkürzend wirken.

01:01:54: K-II besonders für Arterienverkalkung und Vitamin D-III für die Immunologie.

01:02:00: Aber bei demjenigen, der jetzt schon einen durchschnittlichen Spiegel hat durch die Ernährung, da bringt es wahrscheinlich wenig.

01:02:09: Neun.

01:02:13: Also es ist ganz klar unterschätzt worden.

01:02:15: Das ist eine traurige Erkenntnis der Epidemiologie.

01:02:18: Ich bin selbst jemand, der Kraftsport immer gehasst hat.

01:02:22: Also auch keiner hat Talent zu hat.

01:02:24: Und wir haben immer gedacht, dass es also die aerobische Tätigkeit im Wesentlichen ist, laufen, Fahrrad fahren und so weiter, die lebensverlängernd wirkt.

01:02:33: Aber wir wissen mittlerweile tatsächlich, dass der Muskelabbau im Alter ein wesentlicher Risikofaktor ist, also für die beschleunigte Alterung und auch für viele Krankheiten.

01:02:43: Somit ist tatsächlich der Muskelaufbau, der Muskelerhalt.

01:02:48: Ich würde mir wünschen, es wäre anders, aber so ist es, das ist sehr bedeutsam, neun.

01:02:52: Omega-Dreifettsäuren.

01:02:53: Bei

01:02:54: regulärer Ernährung, wo kein Mangel ist, also bringt das wenig, würde ich auch sagen, drei.

01:03:00: Magnesium.

01:03:02: Magnesium, also ist bei bestimmten Erkrankungen sehr wichtig, dass das nicht so ein Magnesiummangel dann kommt.

01:03:11: Also wird das Leben wahrscheinlich nicht verlängern, aber kann sehr sinnvoll sein, um den Stoffwechsel zu erhalten, würde ich sagen, fünf.

01:03:22: Für die Lebensverlängerung bei Menschen nicht belegt.

01:03:26: Es gibt gute Studien, also zum Teil bei Primaten, also wenn man so will, bei Affenarten.

01:03:32: Es ist tatsächlich bei Menschen nicht belegt.

01:03:35: Dass es dann eine Lebensverlängerung bringt, haben wir für Menschen zum jetzigen Zeitpunkt nicht zeigen können.

01:03:41: NAD plus Booster, zum Beispiel NMN.

01:03:44: Das ist ja eine der meist gehypten Nahrungsergänzungsmittel.

01:03:48: NMN, also Nikotinamid Mononucleotide.

01:03:50: Genau,

01:03:51: also gehypt, aber die harte Evidenzlage bei Menschen ist nicht, die gibt es nicht her.

01:03:59: Resveratrol.

01:04:01: Ich würde sagen, eins.

01:04:03: Das war ein großer Halb von DV-Zinclair an der Harvard Uni.

01:04:07: Aber die Dosierungen, die da notwendig wären, um etwas zu reißen, sind wiederum mit erheblichen Nebenwirkungen so versehen.

01:04:15: Und man muss sich diese Prozesse, Alterungsprozesse so vorstellen, dass das unfassbar viele Schäubchen ineinandergreifen.

01:04:22: Und wenn ich dann eine Schraube rumdrehe, dann ändert sich das komplette Urwerk nicht.

01:04:27: Und Respiratrol ist ein Schäubchen in einem riesigen Urwerk, wenn ich das jetzt alleine zusätze.

01:04:34: gerade im Wein und so weiter und so fort, wo die Dosierung noch geringer ist, das bringt nichts.

01:04:39: Schlafoptimierung.

01:04:41: Bringt eine Menge, das wissen wir, weil der Schlaf hat eine physiologische Funktion.

01:04:46: Also was wir wissen, dass im Gehirn sind ja viele, ich sage mal, Produkte, die man als Abfallprodukte bezeichnen würde.

01:04:54: Das Gehirn hat einen unglaublichen Stoffwechsel.

01:04:57: Also, ein zwanzig Prozent der gesamten Energie, die wir verbrauchen werden im Gehirnverbrauch, da ist unfassbar was los im Gehirn.

01:05:04: Daher verschleißt das Gehirn auch sehr schnell und das Gehirn ist auch sehr anfällig übrigens für Schadstoffe.

01:05:10: Nirgendwo ist der Mikroplastik-Gehalt im Körper höher leider als im Gehirn.

01:05:15: Und damit Schadstoffe also abtransportiert werden, muss man viel Schlaf haben.

01:05:20: Im Schlaf ist besonders aktiv das sogenannte glümfartige System.

01:05:24: Das ist so etwas wie die Waschmaschine des Gehirns.

01:05:28: Und wenn man unterbrochen schläft oder viel zu wenig schläft, dann läuft die Waschmaschine nicht genug.

01:05:35: Und also dann kann das Gehirn sich selbst vergiften.

01:05:38: Ich grüße an dieser Stelle meine drei Kinder im Alter von vier, drei und einem Jahr.

01:05:44: Das wird wieder besser werden.

01:05:46: Die

01:05:46: Note von Schlafoptimierung?

01:05:48: Würde ich sagen acht, acht, neun.

01:05:53: Eis baden.

01:05:54: bin ich ehrlich gesagt nicht wirklich im Studienstoff.

01:05:57: Ich kann mir gut vorstellen, dass das die Gefäße schützt.

01:06:01: Wir wissen das vom Saunieren und beim Eisbaden wird ein ähnlicher Wirkmechanismus auf das sogenannte Endothel, die kleinsten Zellen, also in den Adern, also festgestellt, wird vermuten, obwohl ich die Studienlage nicht genau kenne, fünf oder sechs.

01:06:21: Zum jetzigen Zeitpunkt bei Menschen auch an Hoffnungsträger, aber nicht belegt und auch wieder vergleichbar mit dem einen Schräubchen im großen Uhrwerk.

01:06:34: Und ganz zum Schluss eine aus meiner Sicht viel zu selten besprochene Maßnahme für Longevity, Optimismus.

01:06:42: Große Bedeutung, acht bis neun tatsächlich.

01:06:45: Wir wissen, dass die Menschen, die sich für die Zukunft noch interessieren, dass die leben.

01:06:52: Und der Optimismus ist eine Grundhaltung, wie Albert Einstein schon gesagt hat.

01:06:56: Der Mensch, der sich für die Zukunft nicht mehr interessiert, ist schon tot.

01:07:00: Und das sehen wir auch in der Studienlage.

01:07:03: Also die Leute, die noch für etwas leben.

01:07:07: Und sei es für den Hund, der auch noch da ist und nicht alleine sein soll, die haben eine höhere Lebenserwartung.

01:07:16: In dem Zusammenhang finde ich sehr interessant den sogenannten Labrador-Effekt.

01:07:21: wo man versucht hat, rauszufinden, warum es Tatsache so ist, dass ältere Labradore, die eigentlich schon kurz vom Abnippeln sind, wenn man den junge Labradore zuführt, dann kriegen die nochmal einen dritten oder vierten Frühling und dann leben sie drei bis vier Jahre länger.

01:07:34: Man hat versucht, das rauszufinden, warum es so ist und der gegenwärtige Vermutungsstand ist, dass es vor allem mit dem Übertrag der Lebensfreude zu tun hat, also Bewegungsfreude, Neugier und so weiter, das wäre also das was dem Optimismus beim Menschen im Tier am nächsten kommt.

01:07:51: Stimmt.

01:07:52: Also was man auch gesehen hat, dass tatsächlich die Neugier, die also im Alter noch vorhanden ist, dass das einen lebensverlängernden Effekt hat und übrigens auch einen Demenz, also vorbeugelnden Effekt, dass tatsächlich, solange man sich für Dinge noch interessiert, solange hat man einen Grund zu leben.

01:08:13: Das ist wiederum.

01:08:15: als Überleitung Vorrang geeignet zu unserer Schlussspinnerei.

01:08:20: Es ist gerade ein paar Tage her, da hat, und das ist so erkennbar reines Pressegetöse, ein gar nicht so unwichtiger Forscher im Bereich longevity tatsächlich behauptet, dass wir in absehbarer Zeit bis zu zwanzigtausend Jahre alt werden könnten.

01:08:38: Das muss man nicht nur einfach sehr skeptisch betrachten, sondern das ist erkennbar eine Quatschzahl, die einfach so dahin gesagt ist.

01:08:45: Aber dass sich das Leben verlängert, das steht vollkommen außer Frage.

01:08:48: Was glaubst du, wie lange werden Menschen, die heute schon leben, in Zukunft leben können?

01:08:55: Und zwar gerne sowohl in der Spitze, wie auch im Durchschnitt.

01:08:59: Also ich glaube, dass da tatsächlich die Bäume nicht in den Himmel wachsen.

01:09:02: Wir sehen derzeit ganz klar, dass die Verlängerung der Lebenserwartung sich entfläunigt.

01:09:10: Also wir werden immer älter.

01:09:13: aber wir gewinnen weniger dazu als in der Vergangenheit.

01:09:17: Die großen Zugewinne in der Lebenserwartung liegen hinter uns.

01:09:22: Mit jeder neuen Kohorte sehen wir, dass alle zehn Jahre der Gewinn an Lebenserwartungen geringer ist als die zehn Jahre davor.

01:09:33: Und das hängt einfach dann mit zusammen, dass also im Alter, im Menschen einfach zu viele Dinge gleichzeitig kaputtgehen.

01:09:42: Und hier sind auch die Maßnahmen, die es gibt, dagegen zu wirken, zum Teil miteinander in Konflikt.

01:09:50: Wenn ich zum Beispiel Medikamente einsetze, mit denen ich bestimmte Herz-Krase-Verkrankungen vorbeugen will, dann sind diese Medikamente, die sind dann oft, also was Krebs angeht, keine gute Nachricht.

01:10:07: Genauso ist es bei den neurodegenerativen Erkrankungen.

01:10:09: Also was, also bei der Vermeidung von Krebserkrankungen hilft kann, oft bei den neurogelangreativen Erkrankungen ein Problem sein, kommt nachher in eine Situation hinein, wo so viele Systeme gleichzeitig einfach verschlissen sind.

01:10:25: Der Körper verschleißt ja auf molekularer Ebene, dass ich nicht glaube, dass die Lebenserwartung, die durchschnittliche Lebenserwartung deutlich über hundert Jahre sein kann.

01:10:36: Wie alt wird Ende diesen Jahrhunderts der älteste Mensch der Welt sein?

01:10:39: Kann

01:10:40: ich nicht sagen, aber das wird nicht so viel anders sein, als was wir jetzt haben.

01:10:43: Vielleicht hundert und zwanzig Jahre.

01:10:45: Also Ende dieses Jahrhunderts oder was?

01:10:48: Ende dieses Jahrhunderts kann ich nicht sagen, das weiß ich nicht.

01:10:50: Aber also die Zugewinne, die wir derzeit in der Spitze haben, die sind nicht mehr so hoch.

01:10:56: Also hundert, zwanzig, hundert, zwanzig Jahre.

01:10:59: Lass es also nachher hundertdreißig sein, aber ich glaube nicht, dass wir so weit darüber hinauskommen.

01:11:07: Ich bin da persönlich vielleicht eine Idee optimistischer, aber das ist auch ein Zweckoptimismus, der sich sehr eng mit der Entwicklung von künstlicher Intelligenz zusammenschmiegt und den Forschungsfrotschritten, die man dort sieht.

01:11:19: Am Ende finde ich ist künstliche Intelligenz und Gesundheit deswegen so eine Art Perfect Match, weil wir immer stärker sehen.

01:11:27: dass Gesundheit eigentlich auf verschiedenen Sprachen der Biologie und der Genetik und der Physiologie insgesamt beruhen und dass wir mit künstlicher Intelligenz immer näher herankommen an die Entschlüsselung und die Wirkstermachung dieser verschiedenen biologischen Sprachen.

01:11:47: Am Ende ist sehr viel Code, kann man sagen.

01:11:51: Am Ende ist die Basenpaare am Ende ist das Genom eine Vielzahl von verschiedenen Coatschnipseln, die zusammengestürbselt und auf verschiedenste Art und Weise verschlüsselt und ausgelesen werden.

01:12:04: Und genau bei der Entschlüsselung von Coats ist KI uns extrem behilflich.

01:12:09: Das macht meinen Optimismus aus und deswegen glaube ich, dass heute schon Menschen leben, die irgendwann weit über hundertfünfzig Jahre alt werden.

01:12:17: Sehr persönliche Meinung, aber...

01:12:19: Ja, lass mich mal dagegen halten.

01:12:21: Dann halte gerne dagegen.

01:12:22: Das Gute ist, dass ich ziemlich sicher nicht mehr erleben werde, wenn ich nicht recht habe, außer ich bin die Person, die hundertfünfzig wird, aber dann hat es sich ja quasi bewahrheitet.

01:12:33: Das ist eine win-win-Situation.

01:12:35: Du erlebst entweder nicht, dass du falsch lagst oder du gewinnst in die... Aber lange und daher im Sinne von Pascal hättest du anders so wetten sollen.

01:12:48: Also du wettest im Prinzip gegen Pascal, aber das ist eine andere Geschichte.

01:12:53: Ich habe mir dagegen.

01:12:54: Also das Problem ist nicht das Wissen, was uns hier begrenzt.

01:12:58: Ich glaube auch, dass KI in der Medizin eine unfassbare Zukunft hat, weil das alles Sprachen sind.

01:13:05: Also die Sprache der DNA ist eine andere Sprache als die Daminoseuren, eine andere Sprache der Proteine, eine andere Sprache der Enzyme.

01:13:15: eine andere Sprache wiederum ist, die Sprache des Mikrobiomes und so weiter.

01:13:18: Und wie diese Sprachen miteinander übersetzt werden und also Universalsprache, das kann der Mensch nicht, das kann aber KI.

01:13:26: Und daher werden wir in der Medizin unglaublich viel klüger werden.

01:13:29: Wo das Problem besteht, ist in der Hardware.

01:13:32: Also wir wissen nachher, die Elektrik unseres Autos wird perfekt funktionieren, aber die Teile, die werden wir nicht austauschen können, weil wir haben Also hier einen Körper, der auch so vielen sehr unterschiedlichen Teilen besteht, die kaputt gehen.

01:13:49: Es gibt auch super viele Teile in unserem Körper.

01:13:53: Wenn die kaputt gehen, ist die Lebenserwartung deutlich verschlechtert oder andere Teile gehen dann auch noch kaputt.

01:13:58: Wir schaltern nicht am Wissen, sondern wir schaltern an der Hardware.

01:14:03: Das ist aus meinen Augen das perfekte Schlusswort.

01:14:06: Lieber Karl, vielen Dank, dass du hier im Podcast warst.

01:14:09: Und gemeinsam mit mir die Zukunft zwischen Gesundheit, künstlicher Intelligenz und Longevity erörtert hast.

01:14:16: Danke auch noch mal.

01:14:17: Möchtest du als Schlussakord eine Empfehlung geben an das Publikum dort draußen, dass ich irgendwo zwischen Technologie, künstlicher Intelligenz und eben Schmetterlinge, was wiederum steht, für Metamorphose, Biologie, Entwicklung, Eleganz, Geschwindigkeit und so weiter, möchtest du den Menschen also eine Empfehlung geben?

01:14:33: Ja, und zwar KI wirklich eine Chance zu geben in der Medizin.

01:14:37: Wir haben über andere Barsche nicht gesprochen, da können wir auch gerne darüber reden können.

01:14:41: Aber KI hat eine Chance verdient in der Medizin.

01:14:46: Ich erlebe es jeden Tag.

01:14:48: Ich bin ja auch sehr oft mit Patienten in Kontakt und kriege Schicksale mitgeteilt und versuche zu vermitteln und so weiter und so fort.

01:14:57: Ich erlebe jeden Tag bestürzende Schicksale.

01:15:00: Also es ist einfach so schrecklich, dass wir so viel eigentlich verhindern könnten.

01:15:06: Und tun es nicht und andere Dinge, also da wollen wir und können es nicht.

01:15:10: Und KI ist wirklich also hier eine Hilfe, wie wir sie noch nie gehabt haben in den letzten Jahrzehnten.

01:15:17: Und KI eine Chance zu geben in der Medizin, hier nicht alles platt zu reden, obwohl man die Gefahren auch mitbeachtet.

01:15:25: Das glaube ich ist so, das wäre mein Appell.

01:15:28: Vielen Dank für diesen Schlüsselappell.

01:15:30: Vielen Dank dort draußen fürs Zuhören und bis zum nächsten Mal.

01:15:36: Das KI-Tool der Woche ist Ada Health, eine Gesundheitsanwendung aus Berlin.

01:15:42: Unter ada.com gibt die App eine erste Einschätzung zu gesundheitlichen Problemen.

01:15:49: Ada Health funktioniert wie ein digitaler Symptom-Checker.

01:15:53: Die künstliche Intelligenz stellt Fragen zu den persönlichen Beschwerden, gleich die Antworten mit medizinischem Wissen ab.

01:16:01: und liefert eine erste Einschätzung möglicher Ursachen.

01:16:04: Der Bericht ist natürlich keine medizinische Diagnose.

01:16:08: Im Zweifelsfall ist es das Beste, eine ärztliche Meinung einzuholen.

01:16:13: Auch bei Notfallsymptomen, die erklärt werden, soll man die besser nicht verwenden.

01:16:18: Jedoch eignet sich der App dazu, eine erste Beurteilung einzuholen, worum es sich bei der Erkrankung oder dem persönlichen Beschwerden handeln könnte und ob man ärztlichen Rat einholen sollte.

01:16:30: Auch mögliche, weniger wahrscheinliche Ursachen werden angezeigt.

01:16:34: Dazu gibt die App Wissen über die mögliche Behandlung der Erkrankung weiter, über die Aussichten der Genesung und der weiteren Vorsorge, um die Krankheit nicht zu verschlechtern.

01:16:45: Die App fragt zunächst unter anderem ab, wie alt man ist, ob man Mann oder Frau ist und ob man Rauch heißt.

01:16:51: Man muss mindestens sechzehn Jahre alt sein.

01:16:53: Wer zum Beispiel unter Husten leidet, klickt sich durch diverse weitere Fragen wie zu Schmerzen im Heils oder Druck im Bauch.

01:17:02: Die KI wirft anschließend als mögliche Ursachen eine akute Bronchitis aus, die normalerweise selbst behandelt werden könne.

01:17:10: An zweiter Stelle allerdings auch eine Lungenentzündung, die dringend eine ärztliche Behandlung notwendig mache.

01:17:17: An dritter Stelle nennt ADA in diesem Fall eine Erkältung, wegen der man nicht extra zum Arzt oder zur Ärztin gehen müsse.

01:17:24: In Testsästiftung waren Tests, die die Angaben von ADA von Fachärzten überprüfen

01:17:29: ließen.

01:17:30: Schnitt ADA neben einem konkurrierenden Produkt namens Symptomie als Testsieger ab.

01:17:37: Die ADA-App ist in der EU als Medizinprodukt zertifiziert.

01:17:41: Sie erfüllt Anforderungen einer europäischen Verordnung für medizinische Produkte.

01:17:46: Adder Health arbeitet dafür mit verschiedenen Gesundheitsorganisationen, Krankenversicherungen und Technologieunternehmen zusammen.

01:17:54: Geldgeber dahinter waren bisher karitative Stiftungen wie die Rockefeller Foundation, die Bill and Melinda Gates Stiftung, Förderprogramme der EU, der Weltgesundheitsorganisation und des World Economic Forum.

01:18:09: Ein Teil der Finanzierung stammt aus Risikokapital von Bayern, Samsung und anderen.

01:18:14: Für Nutzerinnen und Nutzer ist die App kostenfrei und werbefrei.

01:18:18: Sie ist auch fürs iPhone und Android-Handys erhältlich.

01:18:23: Ada verdient an Kooperationen mit Unternehmen und Krankenhäusern, die die KI bei sich auf den Webseiten einsetzen.

01:18:30: Das entlastet Hotlines, Notaufnahmen und Hausarzt-Taxen.