SCHWEIZ / LONDON (IT BOLTWISE) – Innosuisse fördert das Flagship-Projekt „PreDiabeTx“, das mit digitalen Sensoren und KI-basierten Auswertungen Typ-2-Diabetes-Risiken früher identifizieren will. Das Konsortium unter Leitung der Empa zielt auf rund 500.000 betroffene Personen und plant eine skalierbare Lösung bis in den Alltag. Parallel wird mit 2-Hydroxybutyrat ein Biomarker diskutiert, der Auffälligkeiten zeigt, bevor klassische Blutzuckerwerte sichtbar steigen. Für Unternehmen und Gesundheitssysteme rückt damit eine datengetriebene Prävention in den Fokus, die auch Kosten senken soll.
Typ-2-Diabetes verschiebt sich in vielen Fällen nicht „über Nacht“, sondern folgt einem schleichenden Muster aus metabolischen Veränderungen, die in der Routine-Diagnostik oft zu spät auffallen. Genau hier setzen mehrere Entwicklungen an: digitale Sensorik, KI-gestützte Datenanalyse und neue Biomarker, die Stoffwechselzustände früher spiegeln. Während klassische Kontrollen wie Nüchtern-Glukose oder HbA1c wichtige Kontrollpunkte bleiben, wird zunehmend sichtbar, dass sich das Risiko früher als bisher als Muster in Daten erkennen lässt – und damit auch Prävention anders planbar wird.
Ein konkretes Beispiel kommt aus der Schweiz: Das von Innosuisse geförderte Flagship-Projekt „PreDiabeTx“ will die Vorsorge für rund 500.000 betroffene Personen optimieren. Unter Leitung der Empa arbeitet ein Konsortium aus sieben Einrichtungen und elf Partnern; darunter sind auch Krankenversicherer wie CSS, Helsana, Sanitas und SWICA. Bis Ende 2029 sollen digitale Sensoren zusammen mit KI-basierten Auswertungen individuelle Risikomuster so frühzeitig erkennen, dass Interventionen nicht erst greifen, wenn Laborwerte bereits deutlich aus dem Rahmen laufen. Auffällig ist dabei die Form der Zielsetzung: Es geht nicht nur um ein technologisches Laborexperiment, sondern um die Kopplung von Innovationen an neue Geschäftsmodelle, um am Ende eine Lösung für die breite Bevölkerung zu skalieren.
Die wirtschaftliche Dringlichkeit macht die Dimension klar. In Deutschland erreichten die Gesundheitsausgaben 2024 rund 538 Milliarden Euro und damit einen neuen Höchststand; zugleich stiegen sie um 7,6 Prozent. Da etwa 80 Prozent dieser Kosten auf Multimorbidität zurückgehen, verschieben sich Budgets und Aufmerksamkeit zunehmend hin zu Präventionsprogrammen, die bereits früh ansetzen. Digitale Gesundheitszwillinge werden dabei als Werkzeug beschrieben, das gerade bei besonders kostenintensiven Versicherten Einsparungen von rund 10 Prozent ermöglichen könnte. Ergänzend nennt die Quelle Potenziale wie die Vermeidung von etwa 25 Prozent der Krankentage sowie rund 10 Prozent der Krankschreibungen – Kennzahlen, die vor allem für Krankenkassen, Versorgungsmanager und IT-Entscheider relevant sind, weil sie den Business Case vom „Pilot“ in Richtung „Rollout“ bringen sollen.
Technisch rückt in diesem Zusammenhang ein Biomarker in den Mittelpunkt, der laut den beschriebenen Ergebnissen Typ-2-Diabetes früher als bisherige Tests anzeigen kann: 2-Hydroxybutyrat. Der Marker soll häufig Auffälligkeiten zeigen, bevor herkömmliche Blutzuckerwerte überhaupt auffällig werden. Auch die Diagnostik-Realität wird adressiert: Forschende der Medizinischen Universität Graz stellten 2-Hydroxybutyrat (2-HB) in den Kontext der BioPersMed-Studie mit über 700 Teilnehmenden. In der Studie wurden Unterschiede zwischen normalem Stoffwechsel, Prädiabetes und Typ-2-Diabetes beschrieben – selbst dann, wenn Standardwerte noch unauffällig sind. Besonders praxisnah ist dabei der Hinweis, dass die Ergebnisse im Fachjournal „Diabetes Care“ für gängige klinische Laborgeräte ausgelegt sein sollen; das reduziert die Hürde, einen neuen Marker nicht nur wissenschaftlich, sondern auch im Routinebetrieb messen zu können.
KI findet parallel ihren Platz in der Verhaltens- und Ernährungsunterstützung. Eine Studie der Jichi Medical University wird so beschrieben, dass Teilnehmende mit Typ-2-Diabetes, die eine KI-Koch-App nutzten, ihren HbA1c-Wert innerhalb von 12 Wochen von 6,40 auf 6,12 Prozent senkten. Entscheidend ist dabei weniger die Werbeaussage, sondern das Muster der Regelmäßigkeit: Jeder zusätzliche Kochtag pro Woche verbesserte die Werte weiter. Auch medizinisch angepasste Lebensmittellieferungen werden als Hebel genannt; eine Kaiser-Permanente-Studie mit 460 Medicaid-Versicherten beschreibt Verbesserungen der Blutzuckerkontrolle durch Lieferungen im Wert von monatlich 135 bis 175 US-Dollar plus fachliche Unterstützung – im Vergleich zur Standardversorgung. Für Organisationen heißt das: Die KI-gestützte Komponente wirkt am stärksten, wenn sie mit strukturierten Inputs (Plan, Lieferung, fachliche Begleitung) zusammenspielt und nicht isoliert betrachtet wird.
Wie weit „digitale Zwillinge“ skaliert werden können, zeigt schließlich der Blick nach Indien: Der Bundesstaat Rajasthan setzt auf die Initiative „Mission Madhuhari“ mit 120 spezialisierten Kliniken. Dort wird die KI-Plattform „MadhuRoop“ als digitaler Zwilling eingeordnet, der Hypo- und Hyperglykämien vorhersehen soll. In der Quelle wird zudem genannt, dass aktuell 2.817 Patienten überwacht werden und eine KI-gestützte Netzhautuntersuchung zur Früherkennung diabetischer Retinopathie in sieben Distrikten läuft. Das Ziel bis 2030: diabetesbedingte Todesfälle sollen signifikant sinken. Unabhängig davon, wie genau die Ergebnisse in späteren Auswertungen ausfallen, zeigt das Setup vor allem eins: Wenn regionale Versorgungsstrukturen (Kliniken, Diagnostik, Verlauf) datenfähig gemacht werden, kann KI nicht nur auf dem Smartphone oder im Labor bleiben, sondern in eine flächige Versorgungsschicht übersetzen.
Für Unternehmen und IT-Entscheider liegt die zentrale Lehre in der Kombination der Bausteine. Sensoren und Laborwerte liefern Daten, Biomarker wie 2-HB liefern möglicherweise frühere Signale, und KI-Systeme verarbeiten daraus Risikomuster, die sich dann in konkrete Entscheidungen überführen lassen. Gleichzeitig entscheidet die Datenstrategie über den Erfolg: Ohne saubere Verknüpfung von Messungen, Kontext (z. B. Ernährung, Verlauf) und klinischer Anwendung bleibt auch der beste Biomarker ein isolierter Marker. Wenn Prävention dadurch tatsächlich zuverlässiger wird und Kostenpfade wie bei der genannten Größenordnung für digitale Gesundheitszwillinge adressiert werden, entsteht ein neuer Wettbewerb um Plattformfähigkeit: Wer Integrationen in Versorgungsprozesse schafft, kann schneller von Forschung in den Betrieb wechseln – und genau darum dreht sich derzeit die Aufmerksamkeit in Projekten wie „PreDiabeTx“.
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