AstraZeneca und Oracle unterzeichnen unverbindliche Vereinbarung zum Test von KI bei der Studiensuche

AstraZeneca und Oracle haben eine unverbindliche Vereinbarung unterzeichnet. Danach sollen AstraZeneca-Teams mit Oracles Technologie Patienten für Studien in Onkologie, Herz-Kreislauf-, Nieren- und Stoffwechselerkrankungen, Atemwegs- und Immunologie sowie seltenen Erkrankungen finden, teilten die Unternehmen mit. Geplant ist, ein KI-Modell auf pseudonymisierte Daten aus klinischer Forschung und Routineversorgung anzuwenden. Damit sollen künftige Studien geplant, die Sicherheitsüberwachung begleitet und Maßnahmen in der Patientenversorgung gestützt werden.

Oracles Technologie kommt in mehreren klinischen Programmen in Europa, den USA und dem Nahen Osten zum Einsatz. Den Anfang macht eine Zusammenarbeit mit M42, einem Gesundheitsunternehmen mit Sitz in Abu Dhabi, zum Thema Bluthochdruck. Das klinische Team von AstraZeneca und M42 will mit der Technologie Patienten mit unkontrolliertem Bluthochdruck für geplante klinische Studien identifizieren, erklärte AstraZeneca.

Die Partner wollen eine gemeinsame Governance aufsetzen, technische Komponenten wiederverwenden und Ergebnisgrößen festlegen, an denen sie die Resultate messen. Auf dieser Grundlage entscheiden sie, ob erfolgreiche Ansätze auf weitere Krankheitsgebiete und Regionen übertragen werden, so die Unternehmen.

Pascal Soriot, Vorstandsvorsitzender von AstraZeneca, sagte:

„Wenn wir AstraZenecas Wissenschaft mit Oracles Daten- und Technologiekompetenz verbinden, können wir Ärzten helfen, Patienten früher zu erkennen, klinische Studien besser zu planen und über den gesamten Lebenszyklus eines Medikaments kontinuierlich Evidenz zu erzeugen.“

Mike Sicilia von Oracle sagte:

„Einige der wichtigsten Chancen für KI liegen im Gesundheitswesen, wo eine bessere Nutzung von Daten wissenschaftliche Innovation in bessere Ergebnisse für Patienten verwandeln kann. Wir haben die Möglichkeit, Forschung zu beschleunigen, mehr Patienten mit klinischen Studien zu verbinden und relevante Erkenntnisse schneller in die Versorgung zu bringen.“

Warum die Rekrutierung zählt

Patienten zu finden gehört zu den langsamsten Schritten der Arzneimittelentwicklung. Werden Studien nur langsam mit Teilnehmern besetzt, dauern sie länger und kosten mehr, berichtete The Next Web. Auftraggeber und Behörden beziehen die Rekrutierungsstrategie inzwischen in die Planung der Prüfpläne und die Auswahl der Prüfzentren ein, statt sie als Werbemaßnahme kurz vor Schluss zu behandeln, so MM+M.

KI kann deutlich mehr Patienten durchsuchen. Sie behebt aber keine engen Einschlusskriterien, fehlenden Gesundheitsdaten oder geografische Hürden, berichtete MM+M. Damit ist begrenzt, was ein Rekrutierungswerkzeug allein leisten kann.

Belege und Grenzen

Die Forschung zur KI-gestützten Prüfung der Teilnahmeberechtigung steht noch am Anfang. Jin und Kollegen berichteten 2024, dass TrialGPT die Eignung bei 1.015 Paaren aus Patient und Kriterium mit 87,3% Treffsicherheit bewertete und die Prüfzeit in der Anwendervalidierung um 42,6% verkürzte. Unlu und Kollegen randomisierten 2025 4.476 Patienten mit Herzinsuffizienz. Mit Unterstützung eines Sprachmodells lag die Eignungsquote bei 20,4%, von Hand bei 12,7%; eingeschlossen wurden 35 Patienten gegenüber 19. Der TrialGPT-Test nutzte synthetische Daten, und der Herzinsuffizienz-Vergleich umfasste ein Zentrum und eine Studie.

Die Unternehmen nannten weder einen Starttermin für die Rekrutierung noch eine Patientenzahl für die Bluthochdruckarbeit mit M42.