Dr. Gunjan Bhardwaj ist Gründer und CEO der Innoplexus AG. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz, Blockchain und Big-Data-Analyse-Anwendungen hat ihre Software iPlexus über 300 Terabyte an relevanten klinischen und medizinischen Daten gecrawlt und in einen logischen Zusammenhang gestellt, so dass diese ständig aktualisiert, per Mausklick an die Arbeitsplätze der Kunden aus der Life Science-Industrie geliefert werden.
Wir wollen Daten demokratisieren: Hierfür muss es Technologien geben, die Medizinern, Forschern aber auch Laien eine zweite oder dritte Meinung liefern. Vor einigen Jahren bekam ein guter Freund eine Krebsdiagnose, und wir haben händeringend mögliche Therapien gesucht. Eine Erkenntnis war, dass es im Internet ausreichend viel Wissen gibt – die bekannten Suchtechnologien reichten aber nicht aus, um es zu erschließen. So haben wir es uns zur Aufgabe gemacht, neue Technologien zu entwickeln.
Herkömmliche Anbieter bauen alleinig auf Algorithmen und Computerpower. Doch dies hat Grenzen. Wir haben zusätzlich ein Sprachmodell für Life Science entworfen. Wir suchen also mit Hilfe unserer ontologischen Kompetenz. Wir erkennen Internetseiten, die zum Beispiel in Beziehung mit klinischen Studien stehen. Im nächsten Schritt extrahieren wir die entscheidenden Daten und liefern sie den Kunden in einem fachspezifischen Zusammenhang.
Wir finden, aggregieren, analysieren und visualisieren alle öffentlich verfügbaren, strukturierten und unstrukturierten Life Science-Daten mit Hilfe Künstlicher Intelligenz. Eine zweite Aufgabe ist es, unveröffentlichtes Material sicher zugänglich zu machen. Hier arbeiten wir mit der Blockchain.
Mit Hilfe von Blockchain bauen wir ein Register auf, in dem bisher unveröffentlichten Dokumente und Forschungsberichte gelistet sind. Wir schreiben die Metadaten in einen Ledger. Hier sind die Daten fälschungssicher aufgehoben und verweisen auf den Autor und das Institut einer Studie.
Wir sprechen im Gesundheitswesen immer über Digitalisierung. Aber es gibt so viel Wissen, das nicht abgerufen werden kann. Beispielsweise müsste ein nicht gelungenes Experiment, nicht wiederholt werden, wenn die Informationen geteilt würden und Medikamente oder Therapien könnten schneller entwickelt und auf den Markt gebracht werden.
Dieser Artikel wurde ursprünglich auf Reflex Verlag veröffentlicht.
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