BaselArea.swiss: Enkelejda, glauben Sie, dass traditionell ausgebildete Wissenschaftler mit Technologiekenntnissen die neue Normalität sind?

Enkelejda Miho: Die Wirkstoffforschung ist ein weites Gebiet. Es gibt Bereiche, die auch weiterhin traditionell geprägt sein werden, und andere wie Echtzeitdaten und digitale klinische Studien, die sich schnell verändern. Die Wissenschaftler können ihre umfangreichen Daten nicht mehr mit den gleichen Mitteln wie in früheren Jahren analysieren. Zudem ist mittlerweile eine Vielzahl von Tools einsatzbereit. Das Fachgebiet ist gerade dabei herauszufinden, wie man diese Tools am besten miteinander kombiniert, um Arzneimittel schneller auf den Markt zu bringen. Die Anwendung von Spitzentechnologie zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen ist ein wesentlicher Bestandteil der wissenschaftlichen Arbeit. Von Pharmaunternehmen hören wir, dass technologisch versierte Wissenschaftler gesucht sind, dieses Profil aber leider nicht unbedingt auf dem Markt zu finden ist. Die Ausbildung muss aufholen gegenüber dem, was in der echten Welt vor sich geht.

Was hat sich im Verständnis über das Gesundheitswesen geändert?

Das Gesundheitswesen hat sich wie alle anderen Branchen auch weiterentwickelt: Über Jahrhunderte haben wir einen langsamen Prozess beobachtet. Durch die Technologie kam es zu schlagartigen Veränderungen. Im Mittelpunkt des medizinischen Wissens standen stets Organe, was die Komplexität minderte. Es gab den Kardiologen, den Pneumologen, den Neurologen, die sich jeweils auf ein Problem konzentrierten. Wissen wurde in viele Einzelteile zerlegt. Das ändert sich gewaltig.

Wie meinen Sie das?

Neue Technologien führen zu einer schnelleren Diagnose und Therapie. So können wir etwa einen Algorithmus darauf trainieren, einen Tumor zu erkennen. Das Gerät unterstützt damit den Facharzt dabei, mehr Patienten zu untersuchen und ihre Krankheit zu diagnostizieren. Der erste Schritt besteht also darin, unsere Kenntnisse anzuwenden, um basierend auf einer grösseren Erfahrung und schnelleren Wissensverarbeitung Diagnose und Therapie zu beschleunigen. Der zweite Schritt umfasst die Integration von Wissen aus unterschiedlichen Systemen. Es gibt viele verschiedene Technologien. Jetzt müssen wir uns fragen, wie wir sie angemessen nutzen. Die Integration von Wissen ist wesentlich.

Welche Rolle spielt die künstliche Intelligenz dabei?

Anstatt jeweils einer Frage zu einem bestimmten Zeitpunkt nachzugehen, ermöglicht es KI, nicht nur Gesundheitsdaten, sondern auch andere Angaben zu integrieren: etwa die Zeiten, zu denen Sie einen Arzt aufgesucht haben, die verordneten Therapien und die Symptome sowie Sozial- und Umfelddaten. KI trägt dazu bei, diese ganzen Informationen zu integrieren, um bessere Entscheidungen und eine bessere Diagnose zu ermöglichen, so dass Patienten keine falschen Therapien erhalten oder Behandlungen durchlaufen, die für sie unpassend sind.

Wie gut sind wir auf Innovation im Gesundheitswesen vorbereitet?

Wir befinden uns auf einem guten Weg. Die erste Herausforderung ist die Standardisierung. Es gibt keine feste Vorstellung, welche Methode wann eingesetzt wird und wie man Vergleiche zieht – es gibt einfach so viele Ansätze. Forschungsgruppen, Laboratorien und Pharmaunternehmen könnten im vorwettbewerblichen Bereich aktiver sein, so dass wir nicht immer wieder alle die gleichen Fehler machen. Wir könnten uns viel bei der Software-Entwicklung abschauen, bei der ein Austausch völlig normal ist.
Die zweite Herausforderung sind die systematischen Fehler, die wir bei den Algorithmen einbringen. Forscher müssen sich genau überlegen, welcher Datenbestand zu welcher Frage passt – ein Computer kann das nicht. Wir brauchen Forscher, die sich der möglichen Fallstricke bei der Anwendung von KI und maschinellem Lernen im Gesundheitswesen bewusst sind.

Wie weit sind wir in Basel?

Die Region Basel ist im Vergleich zu anderen Regionen schon sehr weit. Wir haben wichtige Akteure, ein Start-up-Umfeld sowie grosse Forschungseinrichtungen und anwendungsorientierte Institute wie die Universität Basel, die ETH, die FHNW und das Friedrich Miescher Institut. Wir haben hier alles. Ich glaube, dass eine stärkere Zusammenarbeit zwischen den Stakeholdern erforderlich ist, anstatt zu versuchen, alles im Alleingang zu schaffen. BaselArea.swiss und DayOne sind sehr hilfreich, da sie unterschiedliche Perspektiven an einen Tisch bringen. Es könnte jedoch noch mehr Ressourcen geben, um Interaktion zu fördern. Das würde auch dazu beitragen, die Talente, die wir für Fortschritte auf diesem Gebiet brauchen, in der Region zu halten.

Welche Rolle spielt der neue Master in Medical Informatics dabei?

Wir schliessen eine Lücke. In Gesprächen mit der Industrie haben wir festgestellt, dass überall zunehmend neue Technologien wie maschinelles Lernen und KI eingesetzt werden. Dies erfordert Fachwissen. Einerseits muss man sich mit chemischen Molekülen und Biologie auskennen, um die Daten, die man analysieren muss, zu verstehen. Andererseits sind Kenntnisse im Programmieren und in den mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens erforderlich. Damit bedarf es eines umfassenden Wissens, um einen ganz konkreten Datenbestand und eine ebensolche Methode maschinellen Lernens auf ein ganz spezifisches Projekt anzuwenden. Man braucht einen umfassenden Hintergrund, um eine spezifische Frage zu beherrschen. Darin besteht die Herausforderung, die andere Institute in der Schweiz und den europäischen Ländern noch nicht gemeistert haben.

Wie sieht Ihr Ansatz aus?

Die FHNW ist bekannt dafür, sich aktuellsten Fragen aus der praktischen Perspektive  zu widmen. Wir vermitteln den Studierenden einen umfassenden Hintergrund in Life Sciences, Informatik und Wirtschaft und konfrontieren sie dann mit konkreten Projekten von Pharmaunternehmen und Spitälern. Wenn Sie wissen, wie es geht, können Sie auch mit anderen Fragen umgehen – das ist unser Ehrgeiz. Unsere Studierenden befassen sich mit einer Vielzahl an Projekten, mit Datenbanken, mit mündigen Patienten, mit Klassifizierung und Automatisierung. Wie kann man die Bildanalyse in der Pharmabranche oder in Spitälern automatisieren? Wie können wir Aufsichtsbehörden unterstützen? Wir sind die Ersten, die all diese Bildungsziele vereinen. Wir bilden die neue Generation an Fachkräften aus und haben dabei den digitalen Wandel im Anwendungsbereich im Blick.

Wir sprechen nicht über Datenethik?

Dem Thema Ethik entkommt man nicht. Es ist die wichtigste Frage, mit der wir bei der digitalen Gesundheit konfrontiert sind. Aber manchmal muss man etwas umsetzen, um zu verstehen, was in den Bereichen Ethik und Datenschutz notwendig ist. Wir versuchen, uns diesen Fragen im Rahmen spezifischer Projekte zu widmen. Gespräche sind hervorragend, um eine Grundlage zu schaffen und das Bewusstsein zu schärfen. Wir sind mehr für einen praktischen Ansatz.

Welche Studierenden erwarten Sie?

Wir wollten an der FHNW Studierenden die Möglichkeit geben, in Spitzenprojekte einzusteigen. Wir stellen fest, dass auch Unternehmen sehr interessiert am Master-Programm sind. Dieses Programm verbindet Life Sciences und die Geschäftswelt auf der Grundlage der Informatik. Zusammen mit Prof. Dr. Knut Hinkelmann, Studiengangleiter des Master of Science in Business Information Systems an der FHNW, bilden wir Personen aus, die die Wissenschaft verstehen und mit Blick auf Cybersicherheit, Datenschutz und Geschäftsanwendungen umsetzen. Wir bilden die Studierenden in der bewährten Tradition der Fachhochschule aus: Sie sollen ihren Job erledigen.

Es gibt verschiedene Initiativen zur digitalen Gesundheitsbildung seitens der ETH, der Universität und des Schweizerischen Tropen- und Public Health-Instituts. Wie ordnen Sie diese Bestrebungen ein?

Diese Initiativen sind wertvoll und wichtig für die ganze Community. Ich sehe bei diesen Programmen keine Überlappungen. Der Ansatz des FMI, der ETH und der Universität Basel ist eher forschungsorientiert, während wir an der FHNW auf eine praktische, anwendungsorientierte Ausbildung setzen. Wir arbeiten mit der Universität Basel zusammen, insbesondere mit den Innovation Offices, ebenso mit dem FMI und der ETH. Letztlich ist es ein Gemeinschaftswerk.

About Enkelejda Miho

Enkelejda Miho is professor at the FHNW University of Applied Sciences and Arts Northwestern Switzerland, School of Life Sciences and serves as Dean of the Master of Medical Informatics. She is head of the Laboratory of Artificial Intelligence in Health and her research focuses on the use of computer science and artificial intelligence in drug discovery and personalized medicine. As a pioneer at ETH Zurich she created innovative methods to analyze large-scale immunogenomics data and founded the ETH spin-off aiNET. She received a PhD in Biotechnology from the ETH Zurich and a Diploma of Advanced Studies in Pharmaceutical Medicine and Medicines Development from the University of Basel. She gained her Master’s degree in Medicinal Chemistry and Technology, Pharmacy from the University of Bologna.

Learn more about the Master in Medical Informatics at the info event: Wednesday 03.04.2019, 17:00–20:00, FHNW (09.W.08), Hofackerstrasse 30, 4132 Muttenz. Register here.