Schwangerschaft und Stillzeit gehören zu den Lebensphasen, in denen medizinische Versorgung besonders wichtig ist. Gleichzeitig sind sie paradoxerweise jene Phasen, für die es die wenigsten belastbaren Daten zur Sicherheit von Medikamenten gibt. Der Grund liegt in einer historischen Entscheidung: Nach dem Contergan-Skandal der 1960er-Jahre wurden Schwangere aus klinischen Studien weitgehend ausgeschlossen, um ungeborene Kinder zu schützen. Was als Vorsichtsmaßnahme gedacht war, hat jedoch eine neue Form der Unsicherheit geschaffen. Für den überwiegenden Teil aller Medikamente fehlen verlässliche Daten zur Anwendung in Schwangerschaft und Stillzeit.

Die Folgen sind im Alltag spürbar. Ärzt*innen müssen häufig auf unvollständige Evidenz zurückgreifen oder von einer Behandlung abraten, obwohl eine unbehandelte Erkrankung Mutter und Kind ebenfalls gefährden kann. Viele Schwangere verzichten aus Sorge auf notwendige Therapien. Selbst bei häufig verwendeten Wirkstoffen ist die Datenlage oft lückenhaft. Bei chronischen oder komplexen Erkrankungen wird die medizinische Entscheidung zu einer schwierigen Abwägung zwischen möglichem Nutzen und unbekanntem Risiko.

Spezialisierte Beratungsangebote und Register helfen zwar dabei, Erfahrungen zu sammeln und individuelle Empfehlungen abzuleiten, aber diese Informationen beruhen häufig auf Einzelfällen. Zudem können sie kontrollierte Studien nicht vollständig ersetzen. Die Frage, wie sich Wissen gewinnen lässt, ohne Schwangere und ihre Kinder unnötigen Risiken auszusetzen, bleibt.

Hier eröffnen neue Technologien eine aussichtsreiche Perspektive. Mithilfe Künstlicher Intelligenz und sogenannter digitaler Zwillinge lassen sich die physiologischen Veränderungen während Schwangerschaft und Stillzeit zunehmend realitätsnah modellieren. Solche virtuellen Abbilder können simulieren, wie Medikamente im Körper aufgenommen, verteilt und über die Muttermilch weitergegeben werden. Grundlage dafür sind reale Gesundheitsdaten, etwa aus Laktationsstudien, Muttermilchproben oder kontinuierlichen Messungen durch Wearables, die Veränderungen von Schlaf, Körpertemperatur oder Herzfrequenz erfassen. Je vielfältiger und hochwertiger diese Daten sind, desto präziser werden die Modelle.

Die Vision ist eine Medizin, die nicht länger auf Vermutungen angewiesen ist, sondern auf wissenschaftlich fundierten Vorhersagen. Mithilfe freiwillig bereitgestellter Gesundheitsdaten lassen sich digitale Zwillingsmodelle entwickeln, die Vorhersagen zur Sicherheit und Wirksamkeit von Medikamenten in Schwangerschaft und Stillzeit verbessern könnten. Schwangerschaft und Stillzeit sind ohnehin mit vielen Herausforderungen verbunden. Verlässlichere wissenschaftliche Grundlagen könnten dazu beitragen, Unsicherheiten bei notwendigen Behandlungen zu verringern und die medizinische Versorgung unbeschwerter zu gestalten.

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