Der walisische Dichter Dylan Thomas forderte leidenschaftlich den Kampf gegen die Unvermeidlichkeit des Todes. Die führenden Futuristen unserer Zeit wiederholen seine Forderungen. Der einzige Unterschied ist die Sentimentalität des Dichters und die prosaische Natur der Realität. Wir alle sterben eines Tages. Die Frage ist nur wann und wie.
Oder nicht.
Wissenschaftler versuchen derzeit, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Computer Vision dazu zu bringen, den Tod des Menschen vorherzusagen. Das ultimative Ziel ist natürlich nicht, die KI in einen Sensenmann zu verwandeln, sondern chronische Krankheiten und andere Krankheiten rechtzeitig zu verhindern.
Die neuesten Forschungen zu dieser KI-Anwendung in der Medizin haben die neuesten Modelle des maschinellen Lernens verwendet, um CT-Scans von 48 Brustzellen zu analysieren. Der Computer konnte mit einer Genauigkeit von 69 Prozent vorhersagen, welcher Patient innerhalb von fünf Jahren sterben würde. Genau wie jeder Arzt es vorhersagen würde.
Die Ergebnisse wurden von einem Team der Universität von Adelaide in Nature Science Papers veröffentlicht. Der Hauptautor Dr. Luc Oukden-Rainer, Radiologe und Doktorand, sagt, einer der klaren Vorteile des Einsatzes von KI in der Präzisionsmedizin sei die frühzeitige Erkennung von Gesundheitsrisiken und möglichen Interventionen.
Weniger offensichtlich wird das Versprechen sein, die Haltbarkeitsforschung zu beschleunigen.
„Derzeit erfordern die meisten Studien zu chronischen Krankheiten und Langlebigkeit lange Nachbeobachtungszeiträume, um den Unterschied zwischen behandelten und unbehandelten Patienten festzustellen, da diese Krankheiten nur langsam fortschreiten“, erklärt er. "Wenn wir Veränderungen früher quantifizieren könnten, könnten wir nicht nur die Krankheit identifizieren, sondern auch effektiver eingreifen und viel früher reagieren."
Dies kann zu einer schnelleren und billigeren Behandlung führen. "Wenn wir ein oder zwei Jahre Zeit sparen könnten, um Medikamente vom Labor auf den Patienten zu übertragen, würden die Fortschritte in diesem Bereich erheblich beschleunigt."
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KI mit Herz
Im Januar veröffentlichten Forscher am Imperial College London Ergebnisse, die zeigten, dass KI Herzinsuffizienz und Tod besser vorhersagen kann als ein menschlicher Arzt. Die in der Zeitschrift Radiology veröffentlichte Studie umfasste die Erstellung virtueller 3D-Herzen von 250 Patienten, die die Herzfunktion nachahmen können. Dann begannen KI-Algorithmen zu untersuchen, welche Funktionen als beste Prädiktoren dienen würden. Dieses System stützte sich auf MRT, Blutuntersuchungen und andere Daten.
Letztendlich stellte sich heraus, dass die Maschine das Risiko einer pulmonalen Hypertonie schneller und besser erkennen konnte - 73% Genauigkeit gegenüber den üblichen 60%.
Wissenschaftler sagen, dass die Technologie verwendet werden könnte, um die Ergebnisse anderer Herz-Kreislauf-Erkrankungen in der Zukunft vorherzusagen. "Wir möchten Technologien entwickeln, die auf eine Vielzahl von Herz-Kreislauf-Erkrankungen angewendet werden können, um Ärzten bei der Interpretation medizinischer Testergebnisse zu helfen", sagte Tim Daves, Co-Autor der Studie. "Das Ziel ist zu sehen, ob die besten Vorhersagen zur richtigen Behandlung und Langlebigkeit der Menschen beitragen können."
Die KI wird schlauer
Diese Art von KI-Anwendungen in der Präzisionsmedizin wird nur besser, wenn Maschinen wie Medizinstudenten lernen.
Laut Oakden-Rainer erstellt sein Team im weiteren Verlauf weiterhin den perfekten Datensatz, hat jedoch die Vorhersagegenauigkeit bereits von 75 Prozent auf 80 Prozent verbessert, indem Informationen wie Alter und Geschlecht einbezogen wurden.
"Ich denke, es gibt eine Obergrenze dafür, wie genau wir sein können, weil es immer ein Element der Zufälligkeit geben wird", sagt er, als er gefragt wird, wie gut die KI die Sterblichkeit eines Individuums bestimmen wird. „Aber wir können genauer sein als jetzt, wenn wir die Risiken und Stärken des Einzelnen berücksichtigen. Ein Modell, das all diese Faktoren kombiniert, wird hoffentlich das Risiko einer kurzfristigen Sterblichkeit um bis zu 80 Prozent verfeinern können. “
Andere sind noch optimistischer darüber, wie schnell die KI diesen Aspekt des medizinischen Bereichs verändert.
„Die Vorhersage des verbleibenden Lebens für den Menschen ist tatsächlich eine der einfachsten Anwendungen des maschinellen Lernens“, sagt Dr. Ziyad Obermeyer. „Es erfordert einen eindeutigen Datensatz, der in elektronischen Aufzeichnungen enthalten ist, die Informationen zum Zeitpunkt des Todes einer Person enthalten. Sobald wir genug von diesen Daten gesammelt haben, können wir die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person beispielsweise einen Monat oder ein Jahr lebt, sehr genau vorhersagen."
KI lernt noch
Experten wie Obermeyer und Oakden-Rainer sind sich einig, dass die Fortschritte schnell kommen, aber es gibt noch viel zu tun.
Einerseits gibt es noch viele Daten, in die man sich vertiefen kann, aber sie sind noch nicht bestellt. Beispielsweise müssen Bilder, aus denen Maschinen lernen, noch verarbeitet werden, um sie nützlich zu machen. "Viele Wissenschaftlerteams auf der ganzen Welt geben Millionen von Dollar für diese Aufgabe aus, weil dies ein Engpass für eine erfolgreiche medizinische KI bleibt", sagt Oakden-Rainer.
In einem Interview mit STAT News sagte Obermeier, dass Daten im gesamten Gesundheitssystem fragmentiert sind, sodass das Verknüpfen von Informationen und das Erstellen von Datensätzen Zeit und Geld kostet. Er merkt auch an, dass es zwar einen großen Hype um die Verwendung von KI in der Präzisionsmedizin gibt, diese Algorithmen jedoch im klinischen Umfeld kaum getestet wurden.
„Wir können sagen, dass alles in Ordnung ist und der Algorithmus wirklich gut ist. Aber jetzt müssen wir ihn in die reale Welt entführen und sehen, was mit voller Verantwortung passieren wird “, sagt er.
KI ist kein Unfall
Die Vorbeugung tödlicher Krankheiten ist eine Sache. Aber kann ein tödlicher Unfall durch KI verhindert werden?
Genau das wollten amerikanische und indische Wissenschaftler tun, wenn sie sich Sorgen über die wachsende Zahl von Todesfällen bei Selfies machten. Das Team identifizierte 127 Menschen, die innerhalb von zwei Jahren für ein Foto posierten.
Basierend auf einer Kombination aus Text, Bildern und Ort hat das Gerät gelernt, Selfies als potenziell gefährlich zu identifizieren oder nicht. Ein Lauf von über 3.000 signierten Twitter-Selfies war zu 73 Prozent genau.
"Die Kombination von bild- und ortsbezogenen Merkmalen zeigte die beste Genauigkeit", sagen die Wissenschaftler.
Was wird als nächstes passieren? Ein Warnsystem für Selfie-Liebhaber wird angezeigt.
KI und die Zukunft
Diese ganze Diskussion hat die Frage aufgeworfen: Wollen wir wirklich wissen, wann wir sterben werden?
Laut einem der kürzlich in Psychology Review veröffentlichten Artikel lautet die Antwort nein. 9 von 10 Menschen in Deutschland und Spanien entschieden sich auf die Frage, ob sie etwas über ihre Zukunft, einschließlich des Todes, wissen wollten, im Dunkeln zu bleiben.
Obermeier sieht dieses Thema anders: durch das Prisma von Menschen, die mit einer lebensbedrohlichen Krankheit leben.
„Unter den Dingen, die Patienten wirklich wollen und nicht bekommen, sind dies die Antworten von Ärzten auf die Frage‚ Wie viel habe ich noch übrig? ' Ärzte zögern sehr, diese Fragen zu beantworten, auch weil sie sich in so wichtigen Dingen nicht irren wollen. Zum Teil, weil die Patienten selbst es nicht wissen wollen."
Ilya Khel
