Mit KI schneller zur passenden Studie – genau darum geht es in dieser Podcastfolge. Viele Menschen mit Multipler Sklerose (MS) würden grundsätzlich an klinischen Studien teilnehmen, wissen aber gar nicht, wo sie passende Studien finden oder ob sie überhaupt infrage kommen.
In diesem Interview spreche ich mit Chiara Lakomski, Chief Operations Officer des Start-ups Ivelion. Sie erklärt, wie Künstliche Intelligenz (KI) dabei helfen kann, Patient:innen schneller mit passenden Studien zu verbinden – und warum das nicht nur für Betroffene, sondern auch für die medizinische Forschung wichtig ist.
Dabei geht es um die Hürden im aktuellen System, die Rolle von Ärzt:innen, Datenschutz und natürlich darum, wie ein KI-gestütztes Studien-Matching konkret funktioniert.
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Vorstellung & persönlicher Hintergrund
Chiara, möchtest du dich kurz vorstellen? Wer bist du und was genau machst du bei Ivelion?
Chiara Lakomski:
Ich bin Teil des Gründerteams von Ivelion und arbeite dort als Chief Operations Officer. Ursprünglich komme ich aus der Bioinformatik und dem Digital-Health-Bereich.
Aktuell leite ich ein KI-basiertes Pre-Screening-Forschungsprojekt, das wir gemeinsam mit Partnern wie der Charité, der Universität Frankfurt und einem Team aus Düsseldorf durchführen. Dabei geht es darum, künstliche Intelligenz zu nutzen, um Patient:innen schneller mit passenden klinischen Studien zu verbinden.
Persönliche Motivation
Was hat dich persönlich zu diesem Thema gebracht?
Chiara Lakomski:
Ich habe lange aus der Perspektive der Bioinformatik und des Digital-Health-Bereichs auf das Gesundheitssystem geschaut – also eher von außen.
Dann bin ich selbst chronisch krank geworden und plötzlich mitten im System gelandet. Dabei habe ich selbst versucht, an einer klinischen Studie teilzunehmen – und gemerkt, wie schwierig das ist.
Durch Hospitationen in der Forschung habe ich außerdem gesehen, dass die Welt der klinischen Studien komplett getrennt vom Versorgungsalltag läuft. Das hat mich wirklich frustriert, weil ich dachte: Das müsste doch viel besser zusammen funktionieren.
Wie entstand die Idee?
Wie ist daraus konkret die Idee für eure Plattform entstanden?
Chiara Lakomski:
Das war eine Mischung aus meiner eigenen Erfahrung und Gesprächen mit Neurologen aus Düsseldorf.
Wir haben uns angeschaut, wie Studienrekrutierung heute funktioniert. Und da gibt es im Grunde drei Wege:
Online- oder ÖPNV-Werbung – also sehr breit gestreut
Patientenplattformen – die erreichen meist nur Menschen, die schon aktiv suchen
manuelle Suche in Unikliniken – da sieht man aber nur einen kleinen Teil der Patienten
Da haben wir uns gefragt: Warum werden eigentlich ambulante Praxen nicht stärker eingebunden? Dort sehen Ärzt:innen ihre Patient:innen regelmäßig.
So entstand die Idee, genau dort anzusetzen.
Warum finden Patient:innen so schwer passende Studien?
Warum ist es für Menschen mit MS – und auch mit anderen chronischen Erkrankungen – so schwierig, geeignete Studien zu finden?
Chiara Lakomski:
Viele Patient:innen haben schlicht nie Berührungspunkte mit klinischen Studien.
Ambulante Ärzt:innen wissen oft selbst wenig darüber, weil sie nicht in Studien eingebunden sind. Das bedeutet: Die Information kommt bei Patient:innen oft gar nicht an.
Wenn man selbst recherchiert, kommt das nächste Problem:
Die Ein- und Ausschlusskriterien von Studien sind sehr komplex.
Man liest zum Beispiel: „Patient:innen mit MS gesucht“ und denkt sofort: Das passt.
Aber dann spielen Dinge eine Rolle wie:
Zeitpunkt des letzten Schubs
EDSS-Score (Grad der Behinderung bei MS)
MRT-Befunde
bestimmte Laborwerte.
Viele fahren dann zum Studienzentrum, warten dort mehrere Stunden – und werden am Ende wieder nach Hause geschickt.
Systemische Hürden im Gesundheitssystem
Wo liegen aus deiner Sicht die größten systemischen Hürden?
Chiara Lakomski:
Ein großes Problem ist, dass ambulante Ärzt:innen kaum Informationen über Studien bekommen und dafür auch keine Vergütung erhalten.
Hinzu kommen:
chronischer Personalmangel
wenig Zeit im Klinikalltag
fehlende Vernetzung zwischen Life-Science-Forschung und medizinischer Versorgung.
Und selbst die Sprache ist manchmal abschreckend. Begriffe wie „Rekrutierung“ klingen sehr militärisch, und „Patienteneinschluss“ klingt für manche fast so, als würde man eingesperrt werden.
Folgen, wenn Studien nicht gefunden werden
Was bedeutet das für Patient:innen und für die Forschung?
Chiara Lakomski:
Wenn Studien keine Teilnehmer finden, dauert es länger, bis neue Medikamente entwickelt werden.
Manchmal wandern Studien sogar ins Ausland, zum Beispiel in die USA. Dann werden die Medikamente dort getestet – und wir wissen später gar nicht genau, ob sie bei der europäischen Bevölkerung genauso wirken.
Wie KI beim Studien-Matching hilft
Ihr nutzt künstliche Intelligenz. Wie funktioniert euer System konkret?
Chiara Lakomski:
Wir haben im Grunde zwei KI-Systeme.
System 1 richtet sich an Ärzt:innen.
Es kennt aktuelle Studien und durchsucht Patientendaten. Wenn Kriterien passen, meldet es zum Beispiel:
„Diese Patientin könnte für Studie XY infrage kommen.“
Normalerweise müsste eine Ärztin diese Suche manuell machen.
System 2 ist ein Chatbot für Patient:innen.
Der Chatbot:
erklärt Studien verständlich
fragt Ein- und Ausschlusskriterien ab
stellt bei passender Studie den Kontakt zum Studienzentrum her.
Mehr Informationen zur Plattform und zum Projekt findest du auf der Website von Ivelion: https://ivelion.com
Qualität und Sicherheit
Wie stellt ihr sicher, dass medizinische Informationen korrekt verstanden werden?
Chiara Lakomski:
Die Grundlage sind Datenbanken mit klinischen Leitlinien und Studieninformationen.
Vom medizinischen Wissen her entspricht das ungefähr dem Niveau eines Assistenzarztes im ersten Jahr.
Technisch achten wir sehr auf Datenschutz:
klare Regeln, welche Daten gespeichert werden
Speicherung nur so lange wie nötig
Verschlüsselung
DSGVO-konforme Infrastruktur.
Was die Technologie bewusst nicht ersetzt
Wo liegen die Grenzen eurer Technologie?
Chiara Lakomski:
Unser System ersetzt bewusst nicht den ambulanten Neurologen.
Und es ersetzt auch nicht das eigentliche Screening im Studienzentrum.
Die Entscheidung, ob jemand in eine Studie aufgenommen wird, trifft immer die Studienärztin oder der Studienarzt.
Unser Ziel ist nur:
neue Patient:innen zu erreichen
unnötige Wege zu vermeiden.
Ablauf für Patient:innen
Wie läuft das konkret für eine Person mit MS ab?
Chiara Lakomski:
Ein Beispiel:
Man sitzt im Wartezimmer beim Neurologen
sieht ein Plakat oder einen Flyer
scannt den QR-Code
chattet mit dem Bot
Der Bot prüft dann, ob eine Studie passen könnte.
Wenn ja:
wird Kontakt zum Studienzentrum hergestellt
man kann seine telefonische Erreichbarkeit angeben
eventuell wird direkt ein Screening-Termin vereinbart.
Und natürlich kann man das auch mit dem eigenen Neurologen besprechen – selbst wenn dieser die Studie vielleicht nicht kennt.
Technische und medizinische Voraussetzungen
Muss man sich dafür gut mit Technik oder Medizin auskennen?
Chiara Lakomski:
Technisch reicht es, einen QR-Code zu scannen und entweder zu tippen oder per Sprache zu antworten.
Medizinisch ist es hilfreich, seine eigene Erkrankung etwas zu kennen.
Man kann zum Beispiel:
Medikamente fotografieren
Befunde abfotografieren
Angaben direkt eingeben.
Mehrere passende Studien
Was passiert, wenn mehrere Studien passen?
Chiara Lakomski:
Dann entscheidet die Patientin oder der Patient selbst.
Man kann:
eine Studie auswählen
oder mehrere Studienzentren kontaktieren.
Keine passende Studie
Und wenn gerade keine Studie passt?
Chiara Lakomski:
Dann lohnt es sich, beim nächsten Arzttermin noch einmal zu schauen.
Wir speichern aktuell keine Patientendaten dauerhaft, deshalb gibt es noch keine Erinnerungsfunktion.
Das könnte sich in Zukunft ändern – wenn viele Patient:innen sich das wünschen.
Studie weit entfernt
Was passiert, wenn das Studienzentrum weit entfernt ist?
Chiara Lakomski:
Die KI zeigt immer das nächstgelegene Studienzentrum an.
Manche Studien beschränken sich auf eine Region, zum Beispiel nur Berlin.
Aber letztlich entscheidet die Patientin oder der Patient selbst, ob sich der Weg lohnt.
Vorteile gegenüber eigener Internetrecherche
Welche Vorteile hat eure Plattform im Vergleich zur eigenen Recherche?
Chiara Lakomski:
Zum Beispiel:
niedrigschwelliger Zugang direkt in der Praxis
Fachbegriffe werden erklärt
man kann Rückfragen stellen.
Viele öffentliche Datenbanken wie clinicaltrials.gov oder die EMA-Register sind für Patient:innen schwer verständlich und oft nicht aktuell.
Sehr informierte Patient:innen nutzen manchmal spezielle Patientenplattformen, aber für viele Menschen ist das zu kompliziert.
Betreuung durch den eigenen Neurologen
Bleibt die reguläre Betreuung bestehen?
Chiara Lakomski:
Das hängt von der Studie ab.
Bei MS-Studien bleibt die Betreuung in der Praxis oft bestehen.
Bei anderen Erkrankungen, zum Beispiel Kopfschmerz, kann es sein, dass die Behandlung komplett über das Studienzentrum läuft.
Schnellere Therapien
Kann euer Ansatz dazu beitragen, dass Therapien schneller verfügbar werden?
Chiara Lakomski:
Ja.
Die meisten Studien verzögern sich, weil die Rekrutierung zu langsam läuft.
Wenn wir Patient:innen schneller finden, können Studien schneller abgeschlossen werden – und Medikamente früher auf den Markt kommen.
Relevante Erkrankungen
Für welche Erkrankungen ist euer Ansatz besonders relevant?
Chiara Lakomski:
Momentan arbeiten wir vor allem im Bereich Neurologie.
Dazu gehören:
Multiple Sklerose
Kopfschmerz
ALS
seltene Erkrankungen wie NMOSD.
Langfristig wollen wir das System auf weitere Fachbereiche ausweiten.
Blick in die Zukunft klinischer Studien
Welche Entwicklungen würdest du dir für die nächsten fünf Jahre wünschen?
Chiara Lakomski:
Vor allem eine bessere Vernetzung zwischen Forschung und klinischem Alltag.
Und mehr Möglichkeiten für ambulante Praxen, an Studien teilzunehmen oder selbst Studienzentren zu werden.
Rolle von KI in der klinischen Forschung
Welche Rolle wird KI in Zukunft spielen?
Chiara Lakomski:
Schon heute wird KI eingesetzt für:
Wirkstoffsuche
Schreiben von Anträgen
Studienberichte.
Ein großes Problem sind aber fehlende Schnittstellen.
Oft müssen Daten mehrfach dokumentiert werden, teilweise sogar noch auf Papier. Das kostet enorm viel Zeit.
Und manchmal erlebt man auch kuriose Situationen – zum Beispiel KI-Telefonassistenten in Studienpraxen, die selbst nicht wissen, wie sie mit Studienanfragen umgehen sollen.
Abschlussbotschaft
Möchtest du den Hörerinnen und Hörern noch etwas mitgeben?
Chiara Lakomski:
Vielen Dank fürs Zuhören.
Und vor allem: Habt keine Angst vor klinischen Studien.
Ihr seid keine Versuchskaninchen. Häufig bekommt ihr sogar eine besonders intensive medizinische Betreuung.
Und ihr helft damit nicht nur euch selbst, sondern auch anderen Patient:innen.
Und wenn im System mal etwas nicht perfekt funktioniert, lohnt sich ein bisschen Verständnis – viele Ärzt:innen haben einfach kaum Berührungspunkte mit Studien und das Studienpersonal ist oft stark ausgelastet.
Bis bald und mach das Beste aus Deinem Leben,
Nele
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