Computer schlägt Ärzte bei Prognose von Herztod

Ein Computermodell sagt mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) das Sterberisiko von Patienten mit Herzleiden besser vorher als medizinische Fachkräfte.

, 6. September 2018 um 07:15
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Zu diesem Ergebnis kommt eine aktuelle Studie von Forschern des Francis Crick Institute. Dazu wurden Gesundheitsdaten von 80'000 Menschen aus Grossbritannien untersucht. Alle litten an koronarer Arterienkrankheit. Das System auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI) konnte bei ersten Tests den tatsächlichen Tod wesentlich genauer prognostizieren als ein ganzes Team von erfahrenen Ärzten.
«KI-Technologie ist ein ungemein wertvolles Werkzeug für die Medizin und hat das Potenzial, die Art und Weise der Gesundheitsfürsorge für Patienten in den nächsten paar Jahren grundlegend zu revolutionieren», sagt Studienleiter Andrew Steele vom Bioinformatics and Computational Bioogy Laboratory des Francis Crick Institute.

Diagnose, Behandlung und Prognose

Bislang habe man sich darauf konzentriert, KI vor allem im Bereich der Diagnose und Behandlung von verschiedenen Krankheiten einzusetzen. «Die aktuellen Studienergebnisse zeigen aber auch, was damit in Bezug auf die Prognose von Krankheitsverläufen möglich ist», so der Forscher.
Es wird ihm zufolge nicht mehr lange dauern, bis Ärzte solche Tools routinemässig einsetzen, um bessere Diagnosen und Prognosen zu erstellen. Dadurch werde es den Medizinern schliesslich auch ermöglicht, die bestmögliche Behandlung für ihre Patienten sicherzustellen.

600 Risikofaktoren identifiziert

Bereits heute werden Computer-basierte Ansätze eingesetzt, um herauszufinden, wie hoch das Risiko ist, an Herzleiden zu erkranken. In Zukunft könnte das auch auf eine Reihe weiterer Krankheiten ausgeweitet werden, steht im Papier weiter.
Das KI-gestützte Modell lieferte zudem auch einen wesentlich detaillierteren Einblick in mögliche Risikoindikatoren: Während etwa Ärzte im Zuge der Studie lediglich 27 Variablen wie Alter, Geschlecht oder das Auftreten von Schmerzen in der Brust in die Berechnung der Sterbewahrscheinlichkeit miteinbezogen, griff der eingesetzte Algorithmus hierfür auf insgesamt 600 Variablen zurück.


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