Künstliche Intelligenz kann zukünftige Gesundheitsrisiken vorhersagen

Das von Forschern des Europäischen Laboratoriums für Molekularbiologie, des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ) und der Universität Kopenhagen entwickelte künstliche Intelligenzmodell „Delphi-2M“ kann anhand von Daten aus den Krankenakten von Menschen Krankheiten vorhersagen, die innerhalb von zehn Jahren auftreten können.

Das Modell verwendet eine ähnliche Technologie wie ChatGPT, das darauf trainiert ist, Sprachmuster zu verstehen, um die Wortreihenfolge in einem Satz vorherzusagen.

Delphi-2M wurde darauf trainiert, Muster in anonymisierten Krankenakten zu erkennen und kann so die Krankheiten vorhersagen, die die Menschen in den nächsten zehn Jahren wahrscheinlich entwickeln werden.

Die Software wurde auf der Grundlage anonymer Krankenakten von über 400.000 Menschen in Großbritannien entwickelt und später mit Daten anderer Teilnehmer und 1,9 Millionen Menschen in Dänemark getestet.

Forscher stellten fest, dass künstliche Intelligenz eine hohe Genauigkeit bei der Vorhersage fortschreitender Krankheiten bietet, insbesondere von Typ-2-Diabetes, Herzinfarkt und Sepsis.

Professor Ewan Birney, einer der Wissenschaftler, die die Studie durchgeführt haben, sagte: „So wie wir in der Wettervorhersage eine 70-prozentige Regenwahrscheinlichkeit angeben können, können wir das auch im Gesundheitswesen tun.“

Die Forscher stellten fest, dass das Modell noch nicht für den klinischen Einsatz bereit sei, aber durch frühzeitige Diagnose und vorbeugende Behandlungen zur Identifizierung von Hochrisikopatienten verwendet werden könnte.

Andererseits wird angenommen, dass das Modell zur Planung der zukünftigen Patientendichte in Gesundheitseinrichtungen beitragen kann.

Die Forscher stellten fest, dass die in der Studie verwendeten Daten hauptsächlich der Altersgruppe der 40- bis 70-Jährigen zuzurechnen waren, und wiesen darauf hin, dass das Modell vor seiner klinischen Anwendung verbessert und getestet werden müsse.

Das Modell wird aktualisiert, um weitere medizinische Daten wie Bildgebung, Genetik und Blutanalyse einzubeziehen.

Die Ergebnisse der Studie wurden in der Fachzeitschrift Nature veröffentlicht. (AA) Dieser Inhalt wurde von Metin Yamaner veröffentlicht .