Gestatten, Dr. Roboy

Robots are coming – are you ready? Unter diesem Titel wird Rafael Hostettler auf dem coliquio Summit in Berlin zeigen, wie sich die Gesellschaft auf die Zukunft vorbereiten kann und wie Roboter dabei helfen werden, Medizinprodukte zu entwickeln. Vorab haben wir ihn gefragt, wie er den Forschungsstandort Deutschland im internationalen Vergleich bewertet und wie Pharmaunternehmen Innovation ins eigene Unternehmen holen können.

Was genau ist eigentlich ein humanoider Roboter?

Humanoid bedeutet zunächst einmal, dass der Roboter eine menschliche Gestalt mit zwei Beinen, zwei Armen und einem Kopf hat. Unser Roboy geht jedoch noch weiter: Er ist anthropometrisch. Wir haben ihn nicht nur in der Form einem Menschen nachempfunden, sondern auch die menschliche Funktionsweise imitiert. Das bedeutet, dass Roboy nicht Motoren in den Gelenken hat, sondern „Muskeln“ und „Knochen“. Die Ansteuerung eines solchen Systems ist um einiges komplexer, aber wir können so viele Erkenntnisse für bessere Prothesen, Exoskelette usw. gewinnen.

Betrachten Sie den menschlichen Körper einmal aus der Perspektive eines Roboters: Er ist nicht nur dynamisch, geschickt und geräuschfrei, er „repariert“ sich auch selbst und findet sich perfekt in unserer chaotischen Umwelt zurecht. Diesen Körper zu imitieren ist unsere Vision.

Das geschieht natürlich nicht innerhalb weniger Jahre, aber die Forschungsrichtung halten wir für enorm interessant, um auch auf dem Weg dorthin schon wichtige Resultate zu generieren. Seit Mitte März kann Roboy eine Person in einer Rikscha von der U-Bahn abholen. Das ist ziemlich genial!

Wie bewerten Sie den Forschungsstandort Deutschland?

Eigentlich wäre der Standort Deutschland ideal. Es gibt eine starke Industrie, hohe Lebensqualität und dank einer zuverlässigen Arbeitskultur kann man hier schnell vorankommen.

Meiner Meinung nach fehlt es in Deutschland allerdings an Selbstvertrauen, Gestaltungswillen und auch dem Mut zum Scheitern. Und am Ende des Tages ganz klar an der Investitionskraft. Die Bundesregierung will gerade mal eine halbe Milliarde pro Jahr in künstliche Intelligenz investieren, das ist weniger als jeder einzelne der großen Technologiekonzerne. Als logische Konsequenz davon sind die meisten Start-ups, welche mit hunderten von Millionen finanziert werden, außerhalb Europas angesiedelt. Beim Thema Robotik zum Beispiel UBTech Robotics, die letztes Jahr 820 Millionen USD in einer späteren Investmentrunde (Series C) gesammelt haben.

Kein Wunder also, dass wir verzweifelt über den Teich schauen und fragen, wie die Vereinigten Staaten es geschafft haben, alle relevanten Technologien des Internets zu dominieren, während Asien die Hochtechnologieproduktion perfektioniert hat.

Ich sehe wenig Chancen, dass Deutschland hier die Wende schafft. Symptomatisch sind groß angekündigte mutige Würfe, wie zum Beispiel Next47 von Siemens. Sie wollten 1 Milliarde in Start-ups investieren, wurden schnell restrukturiert und amerikanisiert und haben dann im Resultat in kein einziges deutsches Start-up investiert.

Eher im Gegenteil scheint es so zu sein, dass die großen internationalen Firmen hierher kommen, um das deutsche Know-how im Engineering aufzunehmen und damit neue mutige Dinge tun werden.

Welche Technologien werden die Medizin in den nächsten 5 Jahren verändern?

Die zwei Technologien im Moment sind definitiv CRISPR/CAS und Künstliche Intelligenz. Zum ersten kann ich nicht viel sagen – es ist eine beeindruckende Technologie mit einem breitem Anwendungsspektrum, aber ich bin auf dem Gebiet kein Experte.

Auch Künstliche Intelligenz wird in vielen medizinischen Anwendungsgebieten zum Einsatz kommen. Große Fortschritte werden im Moment vor allem bei automatisierten Diagnosen gemacht, wie beispielsweise der der Radiologie, Pathologie, Ophthalmologie und Dermatologie. An vielen Stellen sind Algorithmen hier Menschen längst überlegen.

Gerade in diesem Bereich werden bereits seit Jahrzehnten digital und teilstrukturiert Daten gesammelt. Es ist eine hohe Datenbasis mit Millionen von Bildern und den zugehörigen Diagnosen verfügbar. Das ist eine ideale Voraussetzung für maschinelles Lernen.

Um zu sehen, wo Künstliche Intelligenz zur Anwendung kommen wird, muss man sich nur anschauen, wo bereits große Datenmengen vorhanden sind. Ich denke da zum Beispiel an digitale Patientenakten oder an Befunde welche mit einheitlichen Terminologien wie Radlex in der Radiologie strukturiert werden.

Auf der anderen Seite hat man bei künstlicher Intelligenz heute noch das Problem, dass es sich praktisch um eine Blackbox handelt, deren Befunde zum Teil schwer nachzuvollziehen sind. Eine große Herausforderung für die Regulierung und eine der Herausforderungen der nächsten Jahre.

Wie können Pharmaunternehmen Innovation ins eigene Unternehmen holen?

Hier stehen Pharmaunternehmen vor allem vor der Herausforderung, dass die Innovationsgeschwindigkeit ständig zunimmt, während die Märkte immer volatiler werden.

Meine Erfahrung ist auch, dass sich die rigiden Prozesse, sowohl bei der Zulassung als auch bei der Produktionsqualifizierung, auf die Kultur niederschlagen und zu einer gewissen Zurückhaltung gegenüber Neuem führen.

Gleichzeitig nimmt die Geschwindigkeit auf der Prozessseite zu: Künstliche Intelligenz kann helfen, Drug Targets vorauszusagen. Robotik automatisiert Teile der Forschung und mit der steigenden Qualität großer Datenmengen wird es immer einfacher, retroperspektive Forschung zu machen.

Pharmaunternehmen müssen Wege finden, von schnellzyklischen Industrien zu lernen und konstant prüfen, wo diese Technologien in die eigene Wertschöpfungskette integriert werden können.

Hier können eigenverantwortliche Einheiten, die nur lose in die Konzernhierarchie eingebunden sind, wichtige Impulse setzen – allerdings auch nur dann, wenn das entsprechende Commitment im Konzern vorhanden ist, die Lösungen auch zu integrieren – ansonsten verkommt es zu reiner Markenpflege oder Vorstands-Entertainment.

Stichwort Innovation in Healthcare: Sind Arzttermine bei Dr. Roboy die Zukunft?

Davon bin ich überzeugt. Immer bessere Sensoren erlauben Roboy, immer mehr wahrzunehmen. Gleichzeitig können wir auch große Mengen an Daten besser automatisiert auswerten. Es liegt also auf der Hand, den Arztberuf – zumindest teilweise – zu automatisieren. Das ist ja auch für den Arzt attraktiv, wenn er schneller und besser zur Diagnose kommt und ihm die Dokumentation abgenommen wird. Das wird ihm erlauben, wieder mehr Zeit für den Patienten zu haben.

Vermutlich wird der Roboter dann einen Teil der Anamnese durchführen, z. B. Lungen und Herztöne abhören, oder die Beweglichkeit von Patienten überprüfen. Auch können Expertensysteme den Arzt bei der Diagnose unterstützen. Hier gab es in den 80er-Jahren Versuche, die dann durch überzogene Erwartungen wieder untergegangen sind – jedoch sind neue Lernverfahren in der Mustererkennung so gut geworden, dass ich davon ausgehe, dass wir diese demnächst auch wieder in der Praxis sehen werden.

Diese Entwicklungen werden wir allerdings nicht von heute auf morgen sehen. Dazu kommt, dass mit ab 2020 geltenden neuen Regulierungen für Medizinprodukte erstmal viel Unruhe in den Markt kommen wird.