{"id":11371,"date":"2021-02-16T11:35:17","date_gmt":"2021-02-16T11:35:17","guid":{"rendered":"https:\/\/cyber-valley.de\/news\/kuenstliche-intelligenz-unterstuetzt-medizinische-prognosen\/"},"modified":"2026-07-15T14:44:43","modified_gmt":"2026-07-15T14:44:43","slug":"kuenstliche-intelligenz-unterstuetzt-medizinische-prognosen","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/cyber-valley.de\/de\/news\/kuenstliche-intelligenz-unterstuetzt-medizinische-prognosen\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz unterst\u00fctzt medizinische Prognosen"},"content":{"rendered":"\n

F\u00fcr \u00c4rztinnen und \u00c4rzte sind es die wohl schwierigsten und belastendsten Entscheidungen: Gerade in der Covid-19-Pandemie m\u00fcssen sie immer wieder absch\u00e4tzen, wie hoch das Risiko f\u00fcr Patienten ist, an der Erkrankung zu sterben. Im besten Fall k\u00f6nnen sie dann die Behandlung anpassen, um die Betroffenen zu retten. Im schlimmsten Fall m\u00fcssen sie knappe Ressourcen wie Intensivbetten oder lebensrettende Maschinen verteilen. Ein Team um Forschende des Max-Planck-Instituts f\u00fcr Intelligente Systeme hat nun einen Algorithmus entwickelt und mit Methoden des maschinellen Lernens trainiert, um Medizinerinnen und Mediziner mit Vorhersagen der Sterblichkeit zu unterst\u00fctzen. Der Algorithmus l\u00e4sst sich auch nutzen, um das Sterblichkeitsrisiko bei anderen Erkrankungen vorherzusagen.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

T\u00fcbingen, den 16.02.2021\u00a0– In Krankenh\u00e4usern erheben \u00c4rztinnen und \u00c4rzte eine F\u00fclle von medizinischen Daten, doch ob eine Krankheit bei einem Patienten zum Tod f\u00fchrt, k\u00f6nnen auch Fachleute daraus in vielen F\u00e4llen erst ablesen, wenn es f\u00fcr eine Rettung zu sp\u00e4t ist. Bei Covid-19 etwa sind hohes Alter und Vorerkrankungen relevante Risikofaktoren f\u00fcr eine ernsthafte Erkrankung. Es sind aber l\u00e4ngst nicht die einzigen. Auch die Sauerstoffs\u00e4ttigung, die Zahl der wei\u00dfen Blutk\u00f6rperchen oder der Kreatinin-Wert geh\u00f6ren dazu. \u201eAber selbst erfahrene Mediziner k\u00f6nnen in diesen Parametern nicht fr\u00fch genug eindeutige Muster f\u00fcr einen t\u00f6dlichen Verlauf erkennen, um eventuell noch die Therapie anzupassen\u201c, sagt Stefan Bauer, Leiter einer Forschungsgruppe am Max-Planck-Institut f\u00fcr Intelligente Systeme in T\u00fcbingen.<\/p>\n\n\n\n

Genau da kann k\u00fcnstliche Intelligenz, genauer gesagt maschinelles Lernen hilfreich sein. Diese Methode lernt anhand von vielen Beispielen, Muster in Daten zu erkennen. Deshalb hat ein internationales Team um Stefan Bauer vom Max-Planck-Institut f\u00fcr Intelligente Systeme und Patrick Schwab, ein ehemaliger Mitarbeiter von Roche, einen Algorithmus entwickelt und mit Daten zu Krankheitsverl\u00e4ufen von Tausenden Covid-19-Patientinnen und -Patienten darauf trainiert, die individuelle Sterblichkeit f\u00fcr die Erkrankung vorherzusagen. Den Algorithmus nennen sie Covews, kurz f\u00fcr Covid-19 Early Warning System. Neben Wissenschaftlern des T\u00fcbinger Max-Planck-Instituts und von Roche, waren auch Forschende der Harvard-Universit\u00e4t und der Harvard Medical School sowie des Massachusetts Institute of Technology, der Universit\u00e4tsklinik T\u00fcbingen und des Kantonsspitals Winterthur an der Arbeit beteiligt. Ihre Publikation \u201eReal-time prediction of COVID-19 related mortality using electronic health records<\/a>\u201d erschien\u00a0heute in Nature Communications.<\/p>\n\n\n\n

Vorhersagen mit 95 prozentiger Sensitivit\u00e4t und knapp 70 prozentiger Spezifit\u00e4t<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Covews liest aus den medizinischen Daten bis zu acht Tage im Vorhinein, wenn ein Patient zu sterben droht, und zwar mit einer Sensitivit\u00e4t von mehr als 95 Prozent. Das hei\u00dft, der Algorithmus erkennt bei 95 von 100 Menschen, dass sie sterben werden, wenn nicht Ma\u00dfnahmen getroffen werden, um das zu verhindern. Gleichzeitig arbeitet Covews bei einer Vorhersage acht Tage im Voraus mit einer Spezifit\u00e4t von knapp 70 Prozent. Das bedeutet, etwa 70 von 100 Menschen, bei denen ein t\u00f6dlicher Verlauf prognostiziert wird, sterben auch tats\u00e4chlich. In rund 30 F\u00e4llen gibt der Algorithmus also falschen Alarm. Der Algorithmus l\u00e4sst sich auch darauf trainieren weniger sensitive, aber spezifischere Prognosen zu erstellen. \u201eAber es ist wichtiger, m\u00f6glichst alle Menschen mit hohem Sterblichkeitsrisiko zu erfassen, als bei einigen f\u00e4lschlicherweise ein hohes Risiko zu prognostizieren\u201c, sagt Stefan Bauer. M\u00f6glicherweise werden dann bei mehr Menschen als n\u00f6tig besondere Therapiema\u00dfnahmen ergriffen, um einen vermeintlichen Tod abzuwenden.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr die Entwicklung, vor allem das Training von Covews nutzten die Forschenden 33.000 anonymisierte Datens\u00e4tze aus einer Kohorte namens Optum, die Patientinnen und Patienten in verschiedenen Krankenh\u00e4usern der USA erfasst. Sie f\u00fctterten den Algorithmus also mit Information dar\u00fcber, wie sich routinem\u00e4\u00dfig erhobene Gesundheitsparameter einer Patientin oder eines Patienten im Krankheitsverlauf entwickelten und ob die Person an Covid-19 starben oder nicht. Auf diese Weise lernte Covews, in den Datens\u00e4tzen Muster zu erkennen, die auf ein hohes Sterblichkeitsrisiko hinweisen. Wie treffsicher Covews dieses Risiko einsch\u00e4tzt, testete das internationale Team anschlie\u00dfend an etwa 14.000 weiteren Datens\u00e4tzen aus der Optum-Kohorte. \u201eUnser Algorithmus prognostiziert das Sterblichkeitsrisiko aber nicht nur mit Datens\u00e4tzen aus dieser Kohorte mit hoher Sicherheit, sondern auch mit Daten aus anderen Krankenh\u00e4usern, die nicht genau der gleichen Verteilung folgen\u201c, sagt Stefan Bauer. Das zeigten die Forschenden, indem sie Covews an Daten des globalen Gesundheitsnetzwerks TriNetX erprobten, das etwa 5.000 US-amerikanische, australische, indische und malayische Patientinnen und Patienten mit einem positiven Coronatest\u00a0enth\u00e4lt. Auch bei diesen Testf\u00e4llen aus Krankenh\u00e4usern in unterschiedlichen Weltregionen sagte Covews das Sterblichkeitsrisiko sehr sensitiv und spezifisch voraus.<\/p>\n\n\n\n

Entscheidungen \u00fcber Therapien m\u00fcssen immer \u00c4rzte treffen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Obwohl Covews zuverl\u00e4ssige Vorhersagen trifft, d\u00fcrfte es bis zu seinem praktischen Einsatz noch eine Weile dauern. \u201eBis solche neuen Techniken im Klinikalltag angewendet werden, vergehen oftmals mehrere Jahre\u201c, sagt Stefan Bauer. Das liegt unter anderem daran, dass Daten vielen Krankenh\u00e4usern nicht strukturiert vorliegen, was die Entwicklung einer geeigneten Software auf Basis des Algorithmus besonders herausfordernd macht. Indem die Forschenden Covews frei zug\u00e4nglich ins Netz stellen, schaffen sie jedenfalls die Voraussetzungen, den Algorithmus z\u00fcgig in die Praxis zu bringen. Und Anwendung k\u00f6nnte er nicht nur bei Covid-19-Patienten finden. Mit dem entsprechenden Training k\u00f6nnte er auch das Sterblichkeitsrisiko f\u00fcr andere Erkrankungen vorhersagen.<\/p>\n\n\n\n

Wie die meisten Vorhersagen mit Methoden des maschinellen Lernens werden die Prognosen von Covews nicht aus Kausalzusammenh\u00e4ngen, sondern aus Korrelationen abgeleitet. Bei Korrelationen kann es sich um einen rein statistischen, also nicht urs\u00e4chlichen Zusammenhang handeln. Sein Team weist zudem auf eine Einschr\u00e4nkung der Covews-Berechnungen hin: M\u00f6glicherweise sagt der Algorithmus nicht die Sterblichkeit, sondern den Abbruch der Behandlung voraus. Dann w\u00fcrden die Prognosen nicht nur auf medizinischen Fakten beruhen. \u201eBei der Entscheidung, eine Therapie einzustellen, spielen nicht nur medizinische \u00dcberlegungen eine Rolle\u201c, sagt Stefan Bauer. Auch religi\u00f6se, kulturelle oder pers\u00f6nliche Haltungen k\u00f6nnen Menschen dazu bringen, sich nicht weiter behandeln zu lassen. So k\u00f6nnen Menschen generell eine k\u00fcnstliche Beatmung ablehnen oder aus Furcht vor den Langzeitfolgen einer Erkrankung die Rettung ihres Lebens ablehnen. Und oft genug sind es Familienangeh\u00f6rige oder Freunde, die bei solchen Entscheidungen mitsprechen. \u201e\u00dcber Therapiema\u00dfnahmen m\u00fcssen daher immer \u00c4rztinnen oder \u00c4rzte entscheiden\u201c, sagt Stefan Bauer. \u201eUnser Algorithmus kann jedoch Erkenntnisse liefern, die Menschen aus den Daten nicht ableiten k\u00f6nnen, und die bei medizinischen Entscheidungen helfen k\u00f6nnen.\u201c<\/p>\n","protected":false},"featured_media":11720,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"cv-tag":[],"location":[],"network-role":[],"news-category":[],"user-group":[245],"class_list":["post-11371","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","user-group-researcher"],"acf":[],"yoast_head":"\nK\u00fcnstliche Intelligenz unterst\u00fctzt medizinische Prognosen - Cyber Valley<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/cyber-valley.de\/de\/news\/kuenstliche-intelligenz-unterstuetzt-medizinische-prognosen\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"K\u00fcnstliche Intelligenz unterst\u00fctzt medizinische Prognosen - Cyber Valley\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"F\u00fcr \u00c4rztinnen und \u00c4rzte sind es die wohl schwierigsten und belastendsten Entscheidungen: Gerade in der Covid-19-Pandemie m\u00fcssen sie immer wieder absch\u00e4tzen, wie hoch das Risiko f\u00fcr Patienten ist, an der Erkrankung zu sterben. 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