Wie bewerten Sie die Fortschritte der diagnostischen Anwendungen in den letzten Jahren und welche Ursachen gibt es dafür?
Die Fortschritte der diagnostischen Anwendungen in den letzten Jahren sind beeindruckend und vielfältig: Molekulardiagnostik, Biosensoren, Immunoassays, bildgebende Verfahren und Telemedizin. Diese Entwicklungen verbessern die Genauigkeit, Effizienz und Individualisierung von Diagnosen, ermöglichen eine präzisere Früherkennung und personalisierte Therapieansätze. Technologische und wissenschaftliche Innovationen, insbesondere die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI), treiben die Entwicklung voran. Die Bedeutung von Telemedizin und Digitalisierung zeigt sich im erleichterten Zugang zu diagnostischen Dienstleistungen. Der datenschutzkonforme Datenaustausch, der durch Gesetze wie das Gesundheitsdaten-Nutzungsgesetz (GDNG) gefördert wird, spielt auch eine Schlüsselrolle. Ebenso trägt eine verstärkte Patientenbeteiligung dazu bei, die Entwicklung und Implementierung diagnostischer Lösungen zu fördern und zu optimieren.

Inwiefern hat die Corona-Pandemie dieses Tempo als zusätzlichen Booster erhöht?
Die Hochphase der Corona-Pandemie hat die Dringlichkeit und den Bedarf an effizienteren Lösungen für die Datenverarbeitung und -übertragung, digitalen Gesundheitsplattformen für kontaktloses Monitoring und schnellen Diagnoseverfahren deutlich gemacht.  Dies führte zu verstärkten Investitionen in digitale Gesundheitsinfrastrukturen, die nicht nur für die Corona-Pandemie, sondern auch für andere diagnostische Anwendungen von Nutzen sind. Die Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Akteuren des Gesundheitswesens, einschließlich Patienten, hat sich verbessert.

Welche Rolle spielen bei der Entwicklungsbeschleunigung die Digitalisierung bzw. der Einsatz von Künstlicher Intelligenz?
Der Einsatz von KI spielt eine zentrale Rolle bei der beschleunigten Entwicklung diagnostischer Anwendungen. Durch verbesserte Datenverarbeitung und Mustererkennung ermöglichen sie die Analyse komplexer medizinischer Daten aus unterschiedlichen Quellen – Stichwort: multimodale KI. KI ist entscheidend, um medizinische Bilder schnell zu analysieren, Krankheitsverläufe aus (historischen) Patientendaten vorherzusagen und personalisierte Therapieansätze abzuleiten. Darüber hinaus können sie durch die Automatisierung administrativer Prozesse im klinischen Alltag den Einsatz von Ressourcen optimieren, was zu Zeit- und Kosteneinsparungen führen kann und damit die Patientenversorgung stärker in den Mittelpunkt rückt.
Digitalisierung und KI allein können diagnostische Anwendungen nicht umfassend verbessern. Sie müssen mit anderen Schlüsselelementen kombiniert werden, z.B. mit Hardware-Innovationen wie hochauflösenden bildgebenden Geräten zur Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit. Die Integration von Internet of Things (IoT)-Geräten und Sensoren ermöglicht die kontinuierliche Überwachung von Patienten und die Erfassung von Daten in Echtzeit. Die Sicherheit von Patientendaten erfordert robuste Sicherheitsinfrastrukturen, und die Einhaltung regulatorischer Standards und ethischer Grundsätze ist eine wesentliche Grundlage.

Welche medizinischen Fortschritte erwarten Sie im Ergebnis dieser Prozesse in der Diagnostik?
Die Integration verschiedener Datenquellen und Analysetechnologien, vorangetrieben durch Digitalisierung und intelligente Algorithmen, führt zu einer ganzheitlichen Gesundheitsversorgung. Dies bedeutet einen Paradigmenwechsel von reaktiver zu präventiver Medizin, bei der nicht nur bestehende Krankheiten diagnostiziert, sondern auch individuelle präventive Maßnahmen empfohlen werden. Die Förderung der Gesundheitskompetenz, des Selbstmanagements und der Partizipation der Patientinnen und Patienten wird durch eine verbesserte (Informations-) Kommunikation und Entscheidungsunterstützung ermöglicht, die z. B. ein kontinuierliches Monitoring und eine datenbasierte Entscheidungsunterstützung bei chronischen Erkrankungen erlaubt.