KI diagnostiziert Krankheiten bis zu 20 Jahre im voraus

Ein neues KI-Modell kann das individuelle Risiko für mehr als 1.000 Krankheiten über einen Zeitraum von bis zu zwei Jahrzehnten abschätzen. Damit bietet es deutlich mehr Möglichkeiten als die bisher etablierten medizinischen Prognosescores. Der Fortschritt birgt jedoch auch Herausforderungen, mit denen sich die Wissenschaft vor der Etablierung der neuen KI-Anwendung befassen muss.

Dieser Artikel beschreibt die Funktionsweise sowie Chancen und Risiken von KI in der Medizin.

Prognose mit KI – Delphi-2M

Das ursprüngliche Ziel des KI-Tools Delphi-2M war die präzisere Vorhersage von Krebserkrankungen. Die Entwickler, ein internationales Team aus Forschern des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ), des Europäischen Laboratoriums für Molekularbiologie (EMBL) sowie der Universität Kopenhagen, erkannten jedoch früh im Prozess das immense Potenzial ihres Modells.

Sie erweiterten daraufhin die Liste der Erkrankungen unter anderem um den Herzinfarkt, Diabetes mellitus und Demenz.

Wie die KI funktioniert

Der Bioinformatiker Moritz Gerstung, Mitentwickler der KI, vergleicht die Funktionsweise von Delphi-2M mit sprachverarbeitenden Systemen. Die KI analysiert Diagnose- und Lebensstilinformationen großer Kohorten, erkennt darin Muster und nutzt diese anschließend zur Vorhersage gesundheitlicher Entwicklungen bei neuen Datensätzen. Wie Silben, die sich über Wörter zu Sätzen zusammenfinden, bauen die Ereignisse dabei aufeinander auf.

Getestet wurde das KI-Modell zunächst mit anonymisierten Daten von 400.000 Briten. Anschließend sollte es Prognosen für 1,9 Millionen Dänen erstellen. Die Ergebnisse der Prognose entsprachen dabei denen etablierter Risikoscores.

Besonderheit der KI gegenüber klassischen Prognosescores

Im Gegensatz zu den bisherigen Vorhersagesystemen, die häufig nur wenige Aspekte oder Vorerkrankungen berücksichtigen, erfasst die KI wesentlich komplexere Informationen sowie deren Zusammenhänge und zeitliche Abläufe. Dadurch kann sie das Erkrankungs- und Sterblichkeitsrisiko für den individuellen Menschen deutlich besser abbilden als ein verallgemeinernder Score.

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Chancen und Risiken der KI in der Gesundheitsvorsorge

Verlässliche KI-Prognosen könnten zur Lebensstiloptimierung und der Entwicklung individuell zugeschnittener Präventionsstrategien beitragen. Damit ließen sich viele Erkrankungen vorbeugen oder immerhin frühzeitig erkennen.

Zeitgleich könnten Vorsorgeuntersuchungen bei niedrigem Risiko eingespart oder die Kontrollintervalle verlängert werden. Das schafft Kapazitäten für die Versorgung tatsächlich Erkrankter und reduziert die Gesundheitsausgaben.

Bevor sich Modelle wie Delphi-2M als fester Bestandteil der Behandlung etablieren können, gilt es allerdings viele Faktoren zu berücksichtigen.

Treffsicherheit der Vorhersage hängt vom Krankheitsbild ab

Herz-Kreislauf-Erkrankungen und andere „Volkskrankheiten“ basieren auf einer Reihe bekannter Risikofaktoren und sind damit auch durch bewährte Scores gut vorhersagbar.

Indes ist beispielsweise die Wahrscheinlichkeit für die Entwicklung einer Depression oder von Komplikationen bei Schwangerschaften erheblich schwerer abzuschätzen. Dies kann sich auf die Prognosegenauigkeit der KI auswirken und Anwender in falscher Sicherheit wiegen.

Verzerrung durch unvollständige Daten

Die Entwickler der KI haben Delphi-2M mit einem Datensatz konfrontiert, der lediglich 40- bis 70-jährige Menschen mit ihren alterstypischen Erkrankungen und Lebensstilen umfasst. Damit ist es der KI nicht möglich, präzise Prognosen für andere Altersgruppen abzugeben.

Für Aussagen zu Krankheitswahrscheinlichkeiten in einer bestimmten Zielregion muss die KI zuvor auf Gesundheitsinformationen aus der jeweiligen Kohorte zurückgreifen.

Während sich die Daten aus Großbritannien und Dänemark nicht ohne Weiteres auf andere Länder übertragen lassen, liegt beispielsweise für den Einsatz in Deutschland noch kein vollständiger Versorgungsdatensatz vor.

Eine inadäquate Auswahl der Lerndaten für die KI kann dazu führen, dass Prognosen fehlerhaft ausfallen, was zu Über- oder Unterdiagnostik und -therapie führen könnte.

Ethische und gesellschaftliche Probleme

Das Bekanntwerden ungünstiger Prognosedaten aus KI-Tools birgt das Risiko von Diskriminierung. Versicherungen könnten höhere Beitragssätze fordern, Arbeitgeber einen Arbeitsplatz verwehren. Wer von seinem Recht auf Nichtwissen Gebrauch macht und auf risikoadaptierte Prävention verzichtet, könnte bei anschließender Krankheit benachteiligt werden.

Fazit

KI-Tools wie Delphi-2M könnten die Krankheitsprävention revolutionieren, Prognosen präzisieren und Gesundheitskosten senken – vorausgesetzt, ihr Einsatz erfolgt verantwortungsvoll und reflektiert.

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