Mehr als tausend Krankheiten lassen sich mit künstlicher Intelligenz vorhersagen

Die KI mit dem Namen „Delphi-2M“ wurde anhand der britischen Biobank-Datenbank trainiert, die biomedizinische Daten von einer halben Million Teilnehmern enthält. Das Modell verwendet Berichten zufolge dieselbe „Transformer“-Architektur, die auch bei sprachbasierten Aufgaben zum Einsatz kommt und ChatGPT zugrunde liegt.

„Delphi-2M lernt, in welchen Kombinationen und in welcher Reihenfolge Diagnosen auftreten“, sagt Moritz Gerstung vom Deutschen Krebsforschungszentrum und erklärt, das Verstehen von medizinischen Diagnoseketten sei vergleichbar mit dem Erlernen grammatischer Regeln in Texten.

Das Modell konnte das individuelle Risikoniveau, insbesondere für Krankheiten wie Herzinfarkt, über Alter und konventionelle Faktoren hinaus bestimmen. Die Forscher validierten die KI zudem, indem sie sie anhand von Gesundheitsdaten von zwei Millionen Menschen in Dänemark testeten. Obwohl das System vielversprechende Ergebnisse zeigte, stellten die Wissenschaftler fest, dass es noch nicht für den klinischen Einsatz bereit sei. Der britische Forscher Peter Bannister wies darauf hin, dass die verwendeten Datensätze durch Alter, ethnische Zugehörigkeit und bestehende Gesundheitszustände verzerrt sein könnten.

Experten glauben, dass solche Systeme das Gesundheitswesen in Zukunft grundlegend verändern könnten. Dank KI wie Delphi-2M können Patienten genauer überwacht, Präventivmaßnahmen früher ergriffen, die Ressourcennutzung im Gesundheitswesen optimiert und alle Krankheiten gleichzeitig erkannt werden.

Die Forscher erklärten, dass bestehende Software normalerweise nur das Risiko für eine einzelne Krankheit, wie etwa einen Herzinfarkt oder Schlaganfall, analysieren kann, Delphi-2M jedoch das langfristige Risiko von mehr als 1.000 Krankheiten gleichzeitig vorhersagen kann.