In den letzten Jahren wurden bei der Behandlung der Multiplen Sklerose (MS) bedeutende therapeutische Fortschritte erzielt. Neue Wirkstoffe und Therapieansätze versprechen eine verbesserte Kontrolle der Krankheitsaktivität und eine Verlangsamung der Behinderungsprogression. Ein wichtiger Meilenstein war die Einführung von B-Zell-depletierenden Antikörpern wie Ocrelizumab (Ocrevus). Langzeitdaten über 9 Jahre zeigen nun die Vorteile einer frühzeitigen Behandlung: 48,2% der Patienten, die von Beginn an Ocrelizumab erhielten, wiesen keine Krankheitsaktivität auf, verglichen mit nur 25,7% bei späterer Umstellung von Interferon[1]. Dies unterstreicht die Bedeutung eines frühen Therapiebeginns mit hochwirksamen Medikamenten. Vielversprechend sind auch die Bruton-Tyrosinkinase-Inhibitoren (BTKi), eine neue Wirkstoffklasse, die aktuell in Phase-3-Studien untersucht wird. Substanzen wie Evobrutinib, Tolebrutinib und Fenebrutinib können im Gegensatz zu Antikörpern die Blut-Hirn-Schranke überwinden und sollen die schwelende ZNS-Entzündung unterdrücken[5]. Allerdings verfehlte Evobrutinib in zwei Phase-3-Studien den primären Endpunkt einer Reduktion der Schubrate gegenüber Teriflunomid[6]. Dies wirft die Frage… 

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte in der Medizin ermöglicht, bringt aber auch erhebliche Risiken mit sich, die sorgfältig abgewogen werden müssen. Ein zentrales Problem ist die Datensicherheit und der Schutz der Privatsphäre von Patienten. Medizinische Daten sind äußerst sensibel und wertvoll, weshalb sie häufig das Ziel von Cyberangriffen sind[1]. Die umfangreiche zentrale Speicherung und Analyse von Gesundheitsdaten durch KI-Systeme erhöht dieses Risiko zusätzlich[2]. Ein weiteres gravierendes Risiko sind mögliche Fehldiagnosen und Behandlungsfehler durch KI-Systeme. Große sprachbasierte KI-Modelle können zwar scheinbar professionelle Antworten generieren, diese können jedoch schwerwiegende Fehler enthalten, besonders wenn es um medizinische Fragen geht[3]. Ein konkretes Beispiel wäre ein KI-System, das Hautveränderungen fälschlicherweise als harmlos einstuft, während ein Dermatologe sie als potenziell krebserregend erkennen würde[2]. Die Weltgesundheitsorganisation (WHO) warnt zudem vor dem Risiko, dass KI-Technologie zur Verbreitung von Fehlinformationen missbraucht werden könnte, die… 

Generative KI revolutioniert zunehmend die klinische Forschung und verspricht, viele Prozesse effizienter und effektiver zu gestalten. Ein Hauptanwendungsgebiet ist die Beschleunigung der Patientenrekrutierung für klinische Studien. Forscher am Mass General Brigham Krankenhaus haben gezeigt, dass KI-Software wie ChatGPT den Screening-Prozess zur Identifizierung geeigneter Studienteilnehmer deutlich beschleunigen kann[8]. In ihrer Studie verwendeten sie eine Version von OpenAIs GPT-4 über Microsofts Azure-Cloud, um Patientenakten nach Teilnahmekriterien für eine Herzinsuffizienz-Studie zu durchsuchen. Die KI erreichte dabei eine Genauigkeit von 97,9% bis 100% im Vergleich zur Beurteilung durch Experten – und das zu Kosten von durchschnittlich nur 11 Cent pro Patient[8]. Auch bei der Erstellung von Studienprotokollen und der Analyse von Studiendaten kommt generative KI zum Einsatz. Das Unternehmen Intelligent Medical Objects hat mit SEETrials eine Methode entwickelt, um mit GPT-4 Sicherheits- und Wirksamkeitsinformationen aus Studienabstracts zu extrahieren[9]. Dies ermöglicht Forschern einen schnellen Überblick…