Diagnose auf den ersten Blick: Googles AI kann Herzkranke erkennen

Medizin, Diagnose, Google AI, Augenscans Bildquelle: Nature
Die Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz sind aktuell Gegenstand vieler Forschungsarbeiten. Jetzt wollen Wissenschaftler von Google zusammen mit Mitarbeitern des Alphabet-Ablegers Verily eine neue Methode entwickelt haben, die Machine Learning dazu einsetzt, um das Risiko einer Person auf Herzkrankheiten zu ermitteln.

Ein fester Blick in die Augen soll genügen

Wie in dem entsprechenden Forschungspapier zu lesen ist, das heute in dem Fachmagazin Biomedical Engineering veröffentlicht wurde, wollen die Wissenschaftler anhand von Analysen von Aufnahmen der Netzhaut von Patienten Rückschlüsse auf dessen Gesundheitszustand möglich machen, die sonst nur mit weitreichenden Tests möglich wären. Google AI: Augenscans erlauben DiagnoseGoogle AI sieht in Augenscans viele wichtige Gesundheitsdaten Wie die Entwickler beschreiben, kann mithilfe der AI-Software des Unternehmens nur Anhand dieser Aufnahmen auf Fakten wie das individuelle Alter oder den Blutdruck geschlossen werden - die AI erkennt dabei unter anderem auch, ob das Untersuchungsobjekt Raucher ist oder nicht. Aus all diesen Fakten soll sich dann auch errechnen lassen, welches Risiko besteht, eine "schwere kardiale Komplikation" wie einen Herzinfarkt zu erleiden.

Google und Verily wollen mit ihrer AI-Analyse eine ähnlich hohe Präzision erreichen können wie aktuell anerkannte Früherkennungsmethoden. Potenziellerweise können die Forscher mit ihrer AI-gestützten Analyse dabei einen wesentlich schnelleren und einfacheren Weg für Ärzte bereitstellen, Diagnosen zu stellen, ohne auf Bluttests oder Ähnliches angewiesen zu sein. Im nächsten Schritt sind jetzt weitere ausführliche Analysen notwendig um einen möglichen klinischen Test der Methode vorzubereiten.

Vor der Analyse steht das ausführliche Training der AI

Wie die Forscher von Google und Verily in ihrer Veröffentlichung zu der Forschungsarbeit ausführen, wurden für die Entwicklung der Erkennungsmethode zunächst 300.000 Patientendaten mit Hilfe von Maschine Learning-Methoden analysiert. Neben Augenscans enthielten diese auch weitere medizinische Daten. Neurale Netzwerke untersuchten diesen Datensatz dann auf wiederkehrenden Mustern, die eine Verbindung zwischen verschiedenen Anzeichen in Augenscans und Werten wie Alter und Blutdruck zulassen. Infografik: Künstliche Intelligenz im AufwärtstrendKünstliche Intelligenz im Aufwärtstrend Medizin, Diagnose, Google AI, Augenscans Medizin, Diagnose, Google AI, Augenscans Nature
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