Dieser Gastbeitrag von Chinaza Esiaba erschien erstmals auf TechCabal Insights.

Seit Jahren wird die antimikrobielle Resistenz (AMR) in Afrika durch immer drastischere Statistiken beschrieben. AMR entsteht, wenn Bakterien und andere Mikroben gegen die Medikamente resistenz entwickeln, mit denen sie behandelt werden, sodass häufige Infektionen schwerer heilbar und in manchen Fällen unbehandelbar werden.

Eine Lancet-Analyse schätzte, dass Westafrika südlich der Sahara 2019 die weltweit höchste Sterberate durch bakterielle AMR verzeichnete: 27,3 Todesfälle pro 100.000 Einwohner. Diese Zahl verdeutlicht das Ausmaß der Bedrohung, offenbart aber auch ein Paradox: Gerade dort, wo resistente Infektionen ein großes Problem darstellen, sind die Laborbefunde, die zur Überwachung nötig wären, oft begrenzt.

Die Weltgesundheitsorganisation (WHO) schätzt, dass 2023 jede fünfte laborbestätigte bakterielle Infektion in ihrer afrikanischen Region gegen Antibiotika resistent war. Diese Schätzung erfasst keine Infektionen, die nie getestet werden. Das Sichtbarkeitsproblem reicht über Afrika hinaus: 2023 meldeten 48 % der Länder keine Resistenzdaten an das Globale Überwachungssystem der WHO für antimikrobielle Resistenz und Antibiotikaverbrauch (GLASS), und etwa die Hälfte der meldenden Länder verfügte nicht über Systeme, die zuverlässige Daten erzeugen können.

Dies ist sowohl eine public-health-Herausforderung als auch ein Problem der Gesundheitstechnologie. KI-gestützte Diagnose- und Verschreibungswerkzeuge sind abhängig von Laboratorien, die Infektionen testen können, von Patientendaten, die Befunde mit Patienten verknüpfen, und von Überwachungssystemen, die einzelne Tests in Evidenz über lokale Resistenzen umwandeln. Für Regierungen und Investoren könnte der Aufbau dieser Verbindungen die unmittelbarere Gelegenheit sein.

Kliniker brauchen diagnostische Evidenz, um gut zu verschreiben

Das Nigeria Centre for Disease Control and Prevention berichtet, dass jede zweite hospitalisierte Patientin und jeder zweite hospitalisierte Patient, der Antibiotika erhält, mit mehr als einem Antibiotikum behandelt wird. Antibiotika mit erheblichem Einfluss auf AMR – darunter Ceftriaxon, Cefuroxim und Ciprofloxacin – machen zudem einen großen Anteil der Verschreibungen aus.

Nigerianische Studien haben ein hohes Maß an empirischer Verschreibung festgestellt – d h. die Behandlung beginnt, bevor Laborbefunde den Erreger identifizieren oder bestätigen, welches Antibiotikum wirksam sein wird. Dr. Ifeyinwa George, Apothekerin und AMR-Programmmanagerin bei der DRASA Health Trust, einer nigerianischen Non-Profit-Organisation für Infektionsprävention und öffentliche Gesundheitssicherheit, hat die begrenzte Laborkapazität als Hindernis für die Erkennung und Verfolgung resistenter Krankheitserreger benannt.

Eine von Africa CDC geleitete Studie in 14 Ländern ergab, dass nur 1,3 % von rund 50.000 Laboratorien in den teilnehmenden Netzwerken Bakteriologie-Tests durchführten – also die Laborarbeit, bei der Bakterien aus Patientenproben kultiviert und identifiziert werden. Von rund 187.000 auf Resistenz untersuchten Proben fehlten bei 88 % klinische Informationen wie die Diagnose des Patienten oder eine frühere Antibiotikaeinnahme.

Eine Erhebung in 219 kenianischen Gesundheitseinrichtungen ergab, dass 61,6 % keine Bakterienkultur-Tests anboten, während nur 16,9 % eine Resistenzbestimmung durchführten, die prüft, ob eine bestimmte Infektion auf bestimmte Antibiotika anspricht. Wie die ghanaische AMR-Forscherin Prof. Beverly Egyir es formulierte: „Wenn wir nicht testen, fliegen wir im Grunde blind.“

Die Lücke kann selbst dort bestehen, wo Tests verfügbar sind. Am Cape Coast Teaching Hospital in Ghana vergingen im Durchschnitt 3,4 Tage vom Eingang der Probe bis zum Hochladen des Laborberichts in das elektronische Gesundheitssystem.

Diese Zahlen können den Eindruck erwecken, AMR sei in erster Linie ein Problem des übermäßigen Antibiotikaeinsatzes. Die Erfahrung Afrikas ist komplexer. Ohne diagnostische Evidenz verschreiben Kliniker möglicherweise empirisch, weil ihnen Informationen fehlen – nicht einfach, weil sie einen verantwortungsvollen Antibiotikaeinsatz missachten. Bessere Informationen zu liefern, erfordert funktionierende Laboratorien, zeitnahe Ergebnisse und Systeme, die diese Ergebnisse mit Patientendaten verknüpfen.

Die Qualität von Medikamenten ist ein weiterer Teil der Datenlücke

Die Resistenzüberwachung muss auch die Medikamente berücksichtigen, die Patienten tatsächlich erhalten. 2025 fand Ghanas Food and Drugs Authority gefälschte pharmazeutische Produkte im Wert von 42 Millionen GH₵ (3,6 Millionen US-Dollar). Nigerias National Primary Healthcare Development Agency erklärte zudem, dass etwa 70 % der im Land verteilten Medikamente minderwertig oder gefälscht seien.

Minderwertige Medikamente mit zu wenig Wirkstoff können Bakterien unzureichenden Wirkstoffkonzentrationen aussetzen und zur Resistenzentwicklung beitragen. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit einer besseren Rückverfolgbarkeit und Meldung von Medikamenten.

Nigerias National Agency for Food and Drug Administration and Control (NAFDAC) betreibt einen Mobile Authentication Service, mit dem Verbraucher Medikamentencodes per SMS überprüfen können. Chargenverfolgung, Schnellwarnungen und gemeinsame Datensätze können den Aufsichtsbehörden helfen, verdächtige Produkte zu identifizieren und aus dem Verkehr zu ziehen.

Die WHO verfolgt eine ähnliche Richtung. Ihre Digitale-Transformations-Leitlinien von 2026 rufen Länder ausdrücklich dazu auf, von fragmentierten papierbasierten Meldesystemen für minderwertige und gefälschte Medikamente zu interoperablen digitalen Meldesystemen überzugehen. Diese Werkzeuge sind Teil der AMR-Bekämpfung, weil die Qualität Medikamenten beeinflusst, welche Behandlung ein Patient tatsächlich erhält.

Wenn die Dateninfrastruktur vorhanden ist

Einige Länder bauen Systeme auf, die fortgeschrittenere Analysen nützlich machen. Südafrikas National Institute for Communicable Diseases veröffentlicht ein AMR-Überwachungsdashboard auf Basis von Labordaten, das zeigt, welche Krankheitserreger resistent werden.

In Ghana haben Forscher mithilfe der Whole-Genome-Sequenzierung – der Kartierung des vollständigen Genoms eines Erregers – Cholera-Isolate neben Proben aus anderen afrikanischen Ländern untersucht, um Resistenzgene und die Verwandtschaft zwischen Stämmen zu analysieren. Solche Methoden können präzisere public-health-Fragen beantworten, wenn Probenahme und Routinedaten ausreichen, um sie zu stützen.

Kenia liefert ein praktisches Beispiel dafür, wie sich diese Grundlage entwickeln kann. Laut Bericht der WHO zum Programm wuchsen zwei 2017 eingerichtete Modell-Überwachungsstandorte zu einem Netzwerk von 32 Standorten in 27 Ländern heran. Kenia integriert Resilienz-, Antibiotikaeinsatz- und Verbrauchsdaten inzwischen in ein zentrales Data-Warehouse und übermittelt seit 2025 Daten auf individueller Ebene an GLASS.

Susan Githii, Kenias GLASS-Ansprechpartnerin, sagt, die reichhaltigeren Daten würden dem Team helfen, Resistenztrends zu verstehen und Entscheidungen zu steuern. Die verbleibende Arbeit umfasst die Anbindung von Kliniksystemen und das Ausfüllen fehlender Patientenfelder.

Der Investitionstest

Die Lehre lautet nicht, dass Afrika auf KI, Schnelldiagnostik oder klinische Entscheidungsunterstützungssoftware verzichten sollte. Diese Werkzeuge brauchen ein verlässliches Fundament. Für Investoren im Gesundheitstechnologiebereich könnte die AMR-Chance in Systemen liegen, die Laborbefunde nutzbar machen: Software, die Klinikern Ergebnisse zur Empfindlichkeit liefert, Daten über Kliniken hinweg verknüpft und Aufsichtsbehörden hilft, verdächtige Medikamentenchargen zurückzuverfolgen.

KI könnte dieses Fundament nutzen, um ungewöhnliche Resistenzmuster zu kennzeichnen oder Behandlungsentscheidungen zu unterstützen. Sie kann Infektionen, die nie getestet wurden, oder Medikamente, deren Qualität unbekannt ist, nicht ersetzen.

Die schwierigere Frage ist, wer diese Infrastruktur am Laufen hält. Die von der EU unterstützte Initiative ARILAC soll die Labor- und Datensysteme in acht Ländern über vier Jahre stärken. Bei ihrer Einführung im Juli 2026 forderte Africa CDC, diese Systeme in die nationalen Haushalte aufzunehmen. Auch der AMR-Rahmenplan 2026–2030 der Africa CDC benennt nachhaltige Finanzierung als Priorität. ARILACs Vier-Jahres-Zeitraum und der 2030-Horizont des Rahmenplans setzen einen konkreten Zeitrahmen, an dem die Beständigkeit dieser Infrastruktur gemessen werden kann.

Laboratorien brauchen auch lange nach Ende einer Förderung zuverlässige Lieferungen, gewartete Geräte und qualifiziertes Personal. Investoren brauchen einen glaubwürdigen Weg, wie Gesundheitssysteme die von ihnen finanzierten Werkzeuge bezahlen und weiter nutzen können.

Technologie allein wird die Resistenzentwicklung nicht verlangsamen. Infektionsprävention, Impfungen, sauberes Wasser und verantwortungsvoller Antibiotikaeinsatz bleiben unerlässlich. Doch der stärkste Investitionsfall könnte in der Infrastruktur liegen, die Klinikern zeigt, welche Behandlungen vor Ort noch wirken, Public-Health-Teams aufzeigt, wo Resistenzen zunehmen, und Aufsichtsbehörden hilft, minderwertige Medikamente von den Patienten fernzuhalten.