Eine Forschungsstudie der Harvard University und der Hochschule Stralsund bestätigt die These, die individuelle Lebensdauer und Gesundheit mit Hilfe künstlicher Intelligenz bestimmen zu können. Sie nutzen dafür unzählige Röntgenaufnahme des Brustkorbes, die Ärzte bei Patienten mit Verdacht auf Lungenentzündung anfertigen lassen. Zur Berechnung erschufen sie ein künstliches neuronales Netzwerk, welches eigenständig die Bilddaten dieser Röntgenaufnahmen auswertet und die Wahrscheinlichkeit zu versterben bestimmt.
Klassifizierung in Sekunden
Insgesamt wurden über 55 000 Bilder aus zwei großen klinischen Studien ausgewertet, wobei rund 40 000 Bilder für die Entwicklung des Algorithmus und die restlichen Bilder für die Validierung verwendet wurden. Der finale Algorithmus wurde anschließend dazu genutzt, Risikoklassen zu bestimmen. Der Algorithmus, der ausschließlich auf Grundlage der Bilddaten arbeitet, benötigt weniger als eine halbe Sekunde für eine Klassifizierung. Er kann dazu eingesetzt werden, bereits existierende Röntgenaufnahmen zu geringen bis gar keinen Kosten im Hinblick auf die Sterbewahrscheinlichkeit auszuwerten.
Wissen für Präventionsmaßnahmen nutzen
„Unsere Ergebnisse zeigen, dass künstliche Intelligenz dazu eingesetzt werden kann, Informationen über die Lebensdauer sowie die Gesundheit von medizinischen Routine-Aufnahmen zu extrahieren“ erklärt Prof. Thomas Mayrhofer von der Hochschule Stralsund. Im Hinblick auf den Nutzen der Studie für den einzelnen Patienten ist sich Mayrhofer sicher, dass „das Wissen über das individualisierte Sterberisiko dazu genutzt werden kann, informierte Entscheidungen über Präventionsmaßnahmen wie zum Beispiel Lungenkrebs-Screenings zu treffen“.
https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2738349
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