Husten, Röntgenbilder, Algorithmen – KI und COVID-19
Seit Beginn der COVID-19-Pandemie sind um den Globus zahlreiche Projekte entstanden, die mittels Künstlicher Intelligenz bei der Diagnose und Therapie von COVID-19 helfen sollen. Die Bandbreite reicht von der Auswertung von Röntgenbildern über das Erkennen Infizierter am Husten bis zur Prognose, wer die Krankheit am ehesten überlebt.
Eine der jüngsten Veröffentlichungen im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz (KI) beziehungsweise „Maschinen Lernen“ und der COVID-19-Pandemie klingt ein wenig beunruhigend: „Computer can determine whether you’ll die from COVID“ – „Der Computer kann bestimmen, ob Sie an COVID-19 sterben“, titelt die Universität Kopenhagen sehr zugespitzt über einer Pressemitteilung zu einer Veröffentlichung von Forschern um ihren Informatik-Professor Mads Nielsen.
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Mit 90-prozentiger Wahrscheinlichkeit könne die KI vorhersagen, ob ein noch nicht Infizierter an COVID-19 sterben werde, wenn er sich infizieren würde, sagen die Forscher. Veröffentlicht haben die Dänen ihre Studie jetzt im Fachmagazin „Scientific Reports“, das zur „Nature“-Gruppe gehört. Auf Basis der Daten von 5.594 Patient:innen aus Dänemark und dem Vereinigten Königreich trainierten die Informatiker eine KI, Voraussagen zu treffen, ob „zukünftige“ Patient:innen bei einer möglichen COVID-19-Infektion ein Beatmungsgerät brauchen oder mit hoher Wahrscheinlichkeit sterben würden.
Als Datensatz für die Berechnung verwendeten die Forscher demografische Angaben wie Alter und Geschlecht, den Body-Mass-Index, also das Verhältnis von Körpergröße und Körpergewicht, Vorerkrankungen und regelmäßig eingenommene Arzneimittel. Demzufolge haben ältere Männer mit hohem BMI und Bluthochdruck ein besonders hohes Risiko, an COVID-19 zu versterben, sagen die Forscher:innen.
Nachdem in der ersten Welle in Dänemark die Beatmungsplätze knapp geworden waren, hatten die Informatiker:innen ihre Arbeit begonnen, um mit ihrem Programm besser vorhersagen zu können, wer wo Beatmung wahrscheinlich brauchen würde. Mit den verfügbaren Impfungen erweiterten sie das Anwendungsspektrum. „Unsere neuen Erkenntnisse könnten genutzt werden, um sorgfältig zu erkennen, wer den Impfstoff benötigt“, sagte Professor Nielsen zur möglichen Anwendung seiner Algorithmen.
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