Forscher entwickeln ein KI-System, das über 1000 Krankheiten Jahre vor dem Auftreten vorhersagt
In einem wissenschaftlichen Fortschritt, der als Durchbruch im Bereich der Präventivmedizin gilt, hat ein internationales Forschungsteam die Entwicklung eines neuen KI-Modells angekündigt, das in der Lage ist, die Wahrscheinlichkeit einer zukünftigen Erkrankung bei einer Person Jahre im Voraus vorherzusagen.
Das Modell, das den Namen (Delphi-2M) trägt, basiert auf ähnlichen Technologien wie die in Chatbots verwendeten, da es Muster und Sequenzen in medizinischen Daten lernt. Laut den Forschern ist das Werkzeug in der Lage, über 1000 Krankheiten vorherzusagen, was neue Perspektiven für die frühzeitige Behandlung und Prävention von Krankheiten eröffnet.
Das Modell wurde mit den umfangreichen Daten trainiert, die in der britischen Biobank (UK Biobank) erfasst wurden, die medizinische Informationen von etwa einer halben Million Teilnehmern umfasst. Das System analysiert die vollständige medizinische Vorgeschichte des Patienten, frühere Diagnosen und deren zeitliche Abfolge.
In diesem Zusammenhang erklärte Moritz Gerstung, KI-Experte am Deutschen Krebsforschungszentrum: "Das Verständnis einer Reihe von medizinischen Diagnosen ähnelt dem Erlernen von Grammatikregeln in einem Text". Er fügte hinzu, dass das Werkzeug (Delphi-2M) "Muster in Gesundheitsdaten, frühere Diagnosen, die Kombinationen, in denen sie auftreten, und die Sequenzen lernt, was bedeutungsvolle und gesundheitsrelevante Vorhersagen ermöglicht".
Um die Genauigkeit des Modells zu testen, hat das Team es mit Daten von fast zwei Millionen Personen aus der öffentlichen Gesundheitsdatenbank Dänemarks ausprobiert. Die Ergebnisse zeigten die Fähigkeit des Systems, Personen zu identifizieren, die ein höheres Risiko für Erkrankungen wie Herzinfarkte haben, und zwar über die auf Alter und anderen traditionellen Faktoren basierenden Erwartungen hinaus.
Dennoch warnten die Forscher, dass das Werkzeug "noch nicht für den klinischen Einsatz bereit ist" und weitere Tests benötigt. Peter Bannister, Forscher für Gesundheitstechnologie und Fellow am British Institute of Engineering and Technology, wies auf die Herausforderung der Datenverzerrung hin und sagte: "Die Forscher erkennen an, dass beide Datensätze (britisch und dänisch) in Bezug auf Alter, Rasse und aktuelle Gesundheitsergebnisse verzerrt sind".
Trotz der Herausforderungen sehen die Wissenschaftler enormes Potenzial in dieser Technologie. Tom Fitzgerald, Mitautor im Europäischen Labor für Molekularbiologie, sagte, dass diese Werkzeuge helfen könnten, "Ressourcen in einem überlasteten Gesundheitssystem zu optimieren".
Eine der einzigartigen Vorteile, die Ewan Birney, Mitautor der Studie, erwähnte, ist, dass das Werkzeug (Delphi-2M) "alle Krankheiten auf einmal über einen langen Zeitraum diagnostizieren kann", im Gegensatz zu den aktuellen Werkzeugen, die sich auf spezifische Krankheiten konzentrieren.
Gustavo Sudre, Professor am King's College London und Spezialist für medizinische KI, schloss mit der Bemerkung, dass die Forschung "einen wichtigen Schritt in Richtung skalierbarer und interpretierbarer prädiktiver Modellierung darstellt, und was noch wichtiger ist, ethisch verantwortungsvoll".
Es sei darauf hingewiesen, dass Ärzte in vielen Ländern bereits prädiktive Werkzeuge wie das Programm (QRISK3) verwenden, aber das neue System stellt einen qualitativen Sprung in Bezug auf die Bandbreite der Krankheiten und den Zeitraum, für den es Vorhersagen trifft, dar.
