Wie die Digitalisierung klinische Studien optimiert
Erstellt am: 14.10.2021
Klinische Studien sind zeit- und kostenintensiv. Digitale Innovationen bieten jedoch Chancen für die Zukunft.
Die Zulassung von Medikamenten kostet nicht nur viel Zeit, sondern auch viel Geld. Nach der Entwicklung eines Medikaments wird dieses in verschiedenen Phasen von klinischen Studien bis zur finalen Zulassung getestet. Langwierige Prozesse, die oft viele Jahre dauern – Jahre, die unter Umständen für potenzielle Patienten, die auf ein Medikament warten, zählen.
Die Digitalisierung dieser Prozesse und neue Technologien optimieren nicht nur die Entwicklung und den Ablauf klinischer Studien, sondern bieten auch neue Chancen für Patientinnen und Patienten. Moderne digitale Werkzeuge können die Datenqualität verbessern, die Forschung beschleunigen und letztlich auch die Kosten reduzieren.
Mehr Effizienz durch digitale klinische Studien
Mithilfe qualitativ hochwertiger Datensätze werden klinische Studien in Zukunft zunehmend virtuell durchgeführt. Dabei geht es nicht darum, klassische Studien vollständig zu ersetzen, sondern sie durch digitale Elemente zu ergänzen.
Elektronische Patiententagebücher, Remote-Monitoring und Cloud-basierte Systeme ermöglichen eine präzisere Erhebung von Studiendaten – und verbessern so die Datenqualität. Die nahtlose Integration dieser digitalen Technologien in bestehende Prozesse spart nicht nur Zeit, sondern minimiert auch manuelle Fehlerquellen.Digitale klinische Studien machen Forschungsprozesse zudem transparenter und nachvollziehbarer, was wiederum die Akzeptanz von Ergebnissen in der wissenschaftlichen und regulatorischen Gemeinschaft erhöht.
White Paper
Big Data Lösungen in klinischen Studien
Die Simulation einer klinischen Studie stellt die Wirkungsweise von Medikamenten oder Therapien virtuell auf die Probe. Durch diese virtuelle Durchführung zeigen sich etwa erste administrative Fehler oder potenzielle Nebenwirkungen, die so frühzeitig behoben werden können. Das hilft, Abläufe zu optimieren, bevor im Rahmen klinischer Studien Therapien am Menschen erfolgen.
Big Data ermöglicht dabei eine ganz neue Qualität der Analyse: Große, komplexe Datenmengen werden mit modernen Technologien wie Machine Learning ausgewertet, um Muster zu erkennen, die mit herkömmlichen Methoden verborgen bleiben.
Solche Lösungen erhöhen die Effizienz und Aussagekraft klinischer Studien – und senken gleichzeitig die Kosten, da ineffiziente Studienarme frühzeitig identifiziert werden können.
Virtueller Patient in klinischen Studien
Wie wird eine Studie durchgeführt, obwohl nicht genügend Patienten zur Verfügung stehen? Ein Lösungsansatz ist die Entwicklung eines virtuellen Patienten. Durch das virtuelle Nachbauen der menschlichen Anatomie entstehen zusätzliche Studienteilnehmer. An diesen werden Tests von der Entwicklungsphase bis zur langfristigen Überwachung durchgeführt. Eine Simulation, die klinische Studien in Zukunft schneller und effizienter werden lässt.
Diese Technologie kann zudem dabei helfen, seltene Krankheitsbilder realistischer darzustellen und gezielte Forschung zu ermöglichen. Virtuelle Patientenmodelle steigern nicht nur die Effizienz, sondern tragen auch dazu bei, die Datenqualität zu verbessern, da sie unter kontrollierten Bedingungen getestet werden können.
Langfristig könnten solche Lösungen eine Brücke zwischen vorklinischer Forschung und echter Patientenversorgung schlagen.
Wearables zur Datensammlung
Verschiedene Wearables bieten die Chancen zur effizienteren und schnelleren Datengenerierung und -analyse in klinischen Studien. Kleine Geräte wie Smartwatches oder Fitnesstracker messen die Vitalwerte von Patientinnen und Patienten direkt am Körper und leiten sie über eine Cloud an Studienzentren weiter. Das ermöglicht eine deutlich höhere und schnellere Datenerhebung.
Dank dieser digitalen Technologien können Daten in Echtzeit gesammelt und überwacht werden – eine enorme Verbesserung gegenüber der herkömmlichen Dokumentation. Das verbessert nicht nur die Datenqualität, sondern reduziert auch die Kosten durch einen geringeren Personal- und Zeitaufwand.
Auch der Komfort der Patienten steigert sich: Das separate Messen von Werten mit externen Geräten sowie das Eintragen von Daten fällt oft weg. Zudem entwickeln Patienten eine Sensibilität für ihre eigenen Werte und reagieren schneller auf Veränderungen ihres Gesundheitszustands – ein Vorteil sowohl für die Forschung als auch für die Versorgungsqualität.
Mehr Flexibilität in klinischen Studien durch Telemedizin
Auch die sogenannte Telemedizin ist ein Digitalisierungsansatz, der vor allem durch die Corona-Pandemie zunehmend genutzt wird. So halten Ärzte Gespräche im Rahmen klinischer Studien statt in der Praxis über Videokommunikationsplattformen ab.
Das stellt nicht nur einen Vorteil für Arzt und Patient dar, sondern auch für die klinische Studie. Sie rekrutiert so ortsunabhängig Teilnehmer für Forschungsvorhaben. Darüber hinaus ermöglicht Telemedizin eine kontinuierlichere Betreuung der Studienteilnehmer – ein weiterer Aspekt, der die Datenqualität erhöhen kann.
Die digitalen Kanäle bieten außerdem neue Lösungen zur Patientenbindung, da sie den Studienalltag vereinfachen und Barrieren für die Teilnahme verringern. Das wiederum reduziert indirekt die Kosten pro Teilnehmer und erhöht die Erfolgschancen der Studie.
Künstliche Intelligenz in klinischen Studien
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in klinischen Studien ist vielseitig. So wird KI unter anderem verwendet, um erhobene Informationen mithilfe eines Datenmanagementsystems schneller, flexibler und zuverlässiger auszuwerten. Aktuell werden Daten schwerpunktmäßig am Ende einer Studie ausgewertet. Durch künstliche Intelligenz findet das bereits im Verlauf der klinischen Studie statt, sodass Fehler durch manuelles Auswerten früher auffallen und reduziert werden.
Künstliche Intelligenz kann auch Prognosen über potenzielle Risiken, Nebenwirkungen oder Therapieerfolge treffen. Durch die Verbindung moderner KI-Algorithmen mit digitalen Technologien entsteht eine neue Dimension der Forschung: schneller, datengetriebener und zielgerichteter. Diese intelligente Auswertung führt zu schnelleren Entscheidungen in der Studiendurchführung – ein bedeutender Hebel zur Kostenreduktion und zur Verbesserung der Datenqualität.
Herausforderungen auf dem Weg zu digitalen klinischen Studien
Oft sind Innovationen mit Hürden und Herausforderungen verknüpft. Besonders in einem sensiblen Sektor wie der Gesundheitsbranche sollten neue Ansätze zur Digitalisierung vor der Umsetzung hinreichend geprüft werden. Das sind unter anderem Herausforderungen auf dem Weg zur Digitalisierung:
Große, qualitativ hochwertige Datensätze, die zur Simulation klinischer Studien mithilfe von KI benötigt werden, sind aktuell eher rar. Die Datenqualität ist entscheidend für den Erfolg digitaler Studien, doch oft fehlt es an einheitlichen Standards in der Datenerhebung. Hier braucht es dringend technologische Lösungen, um Daten systematisch aufzubereiten und nutzbar zu machen.
Zentralisierung und Standardisierung von Daten stellt die Branche noch vor Schwierigkeiten. Nur wenn erhobene Informationen in einem einheitlichen Format vorliegen, können sie für Analysen und Auswertungen weiterverwendet werden. Allerdings werden Studiendaten oft über verschiedenste technische Geräte erhoben, was die Homogenisierung erschwert.
Zusätzlich ist die Zahl von Validierungsstudien aktuell äußerst gering. Dabei wird getestet, ob ein Medikament oder ein Therapieansatz unter den Bedingungen der jeweiligen klinischen Studie die Gesundheit des Patienten verbessert. Bevor die Ergebnisse von Big-Data-Studien nicht mit ausreichend Validierungsstudien verglichen wurden, sollten diese daher nur äußerst vorsichtig analysiert und verwendet werden. Hier ist auch die Forschung gefragt, um robuste methodische Standards für digitale Studien zu etablieren – eine Investition, die sich mittel- bis langfristig in niedrigeren Kosten und besseren Ergebnissen auszahlen wird.