London, 06.09.2018 - Ein neues Computermodell sagt mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) das Sterberisiko von Patienten mit Herzleiden besser vorher als medizinische Fachkräfte. Zu diesem Ergebnis kommt eine aktuelle Studie von Forschern des Francis Crick Institute http://crick.ac.uk , das auf Basis von Gesundheitsdaten von 80.000 Briten, die an koronarer Arterienkrankheit leiden, selbst ein entsprechendes System entwickelt haben. Dieses konnte bei ersten Tests den tatsächlichen Tod wesentlich genauer prognostizieren als ein ganzes Team von erfahrenen Ärzten. Auch lassen sich so neue, bislang unbeachtete Risikofaktoren identifizieren.
"Ungemein wertvolles Werkzeug"
"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", erklärt Studienleiter Andrew Steele vom Bioinformatics and Computational Bioogy Laboratory des Francis Crick Institute. 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", betont der Forscher.
"Es wird nicht mehr lange dauern, bis Ärzte solche Tools routinemäßig einsetzen, um bessere Diagnosen und Prognosen zu erstellen", ist Steele überzeugt. Dadurch werde es den Medizinern schließlich auch ermöglicht, die bestmögliche Behandlung für ihre Patienten sicherzustellen. "Schon 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", so der Wissenschaftler.
600 Risikofaktoren identifiziert
Nicht nur, dass das KI-gestützte Modell beim Vorhersagen von Todesfällen bei Herzkranken deutlich besser abschnitt als menschliche Experten - es lieferte dem Team des Francis Crick Institute 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.
"Neben den bekannten Faktoren stellte unser KI-System etwa auch fest, dass es ein guter Indikator für das Sterberisiko eines Patienten ist, wenn dieser zuvor zuhause von seinem lokalen Arzt besucht worden ist. Einem Kardiologen wäre das egal, obwohl dieser Umstand deutlich zeigt, dass es dem Betreffenden vielleicht so schlecht ging, dass er es selber nicht mehr in das Krankenhaus schafft", erläutert Steele.
www.pressetext.com