KI- Vorhersagefähigkeit für Erkrankungen ist überragend

Unter der Leitung von Dr. Stephen Weng, Assistenzprofessor für Epidemiologie und Datenwissenschaft an der Universität von Nottingham (UN) im Vereinigten Königreich, haben Wissenschaftler die Gesundheitsdaten von einer halben Million Briten dazu genutzt, ein KI-System zu trainieren – und zwar mit dem Ziel, eine Vorhersage über das Sterberisiko von Personen zu erstellen, die an chronischen Krankheiten leiden. Das Ergebnis: Nach den Angaben von Weng waren die von AI – Algorithmen gemachten Vorhersagen zum frühen Tod „wesentlich genauer“ als die Vorhersagen, die von einem Modell ohne maschinelles Lernen gemacht wurden.

Um die Wahrscheinlichkeit einer vorzeitigen Mortalität der Probanden zu bewerten, testeten die Forscher zwei Arten von KI: „Deep Learning“, bei dem mehrschichtige informationsverarbeitende Netzwerke einem Computer helfen, anhand von Beispielen zu lernen; und „Random Forest“, eine einfachere Art von KI, die mehrere baumartige Modelle kombiniert, um mögliche Ergebnisse zu berücksichtigen. Anschließend verglichen sie die Schlussfolgerungen der KI-Modelle mit den Ergebnissen eines Standardalgorithmus, dem sogenannten Cox-Modell.

Alle drei Modelle stellten fest, dass Faktoren wie Alter, Geschlecht, Rauchen und eine frühere Krebsdiagnose die wichtigsten Variablen für die Beurteilung der Wahrscheinlichkeit eines frühen Todes einer Person waren.

Nach dem Zahlen-Crunching lieferte der Deep-Learning-Algorithmus die genauesten Vorhersagen und identifizierte 76 Prozent der Probanden, die während des Analysezeitraums starben. Im Vergleich dazu hatte das Random Forest-Modell etwa 64 Prozent der vorzeitigen Todesfälle richtig vorhergesagt, während das Cox-Modell nur etwa 44 Prozent identifizierte.

Foto: Skeptischer Blick in die Zukunft?

Es ist nicht das erste Mal, dass Experten die Vorhersagekraft von AI für das Gesundheitswesen nutzen: 2017 zeigte ein Forscherteam , dass AI erlernen kann, auch frühe Anzeichen einer Alzheimer-Krankheit zu erkennen. Ihr Algorithmus bewertete Gehirnscans. Die Vorhersagen trafen mit einer Genauigkeit von etwa 84 Prozent zu. Eine andere Studie sagte präzise voraus, wann bei sechs Monate alten Babys, bei denen ein hohes Risiko bestand, an Autismus erkranken, die Krankheit einsetzt. Eine weitere Studie konnte Anzeichen von Diabetes erkennen, indem Retina-Scans analysiert wurden.