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Krankheit X: Kann Künstliche Intelligenz künftige Pandemien verhindern?

Ein medizinischer Mitarbeiter in einem Schutzanzug wartet an einem Triage-Kontrollpunkt (Symbolbild)
Ein medizinischer Mitarbeiter in einem Schutzanzug wartet an einem Triage-Kontrollpunkt (Symbolbild) Copyright Luca Bruno/AP Photo
Copyright Luca Bruno/AP Photo
Von Lauren Chadwick
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Dieser Artikel wurde im Original veröffentlicht auf Englisch

Forscher untersuchen, wie KI, einschließlich großer Sprachmodelle wie ChatGPT, zur Szenarienplanung für künftige Epidemien eingesetzt werden könnte.

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Was wäre, wenn man große Mengen von Gesundheitsdaten schneller interpretieren könnte, um vorherzusagen, wie lange ein Patient im Krankenhaus bleiben muss? Oder wenn man menschliches Verhalten in ein Epidemiemodell eingeben könnte, um den möglichen Verlauf eines Virusausbruchs zu bestimmen?

Dies sind einige der Möglichkeiten, mit denen Forscherinnen und Forscher neue Modelle der Künstlichen Intelligenz testen, um besser für künftige Virusausbrüche wie "Krankheit X" planen zu können, einem unbekannten Erreger, der eine Epidemie wie Covid-19 auslösen könnte.

"Eine der Stärken, die wir bei KI-basierten Ansätzen zur Analyse großer Datenmengen sehen, ist die Fähigkeit, frühzeitige Signale für potenzielle Anomalien in der Gesundheit der Bevölkerung zu erkennen", sagte Alain Labrique, Direktor der Abteilung für digitale Gesundheit und Innovation bei der Weltgesundheitsorganisation (WHO), gegenüber Euronews Next. "Ich denke, es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, wie ein fortschrittliches Computerwerkzeug wie Künstliche Intelligenz eingesetzt werden kann, um die Art und Weise zu verbessern, wie wir neue Epidemien und Pandemien erkennen, aber auch, wie wir auf diese Epidemien und Pandemien reagieren."

Er erklärte jedoch, dass es wichtig sei, Verzerrungen zu beseitigen und die Modelle mit guten Daten zu versorgen, die nicht nur von einer bestimmten Population stammen, um sie zu stärken. "Die Forschung auf diesem Gebiet schreitet voran, doch in der Praxis könnte die Einführung einiger dieser neuen Modelle einige Zeit in Anspruch nehmen."

Schweregrad der Erkrankung und Planung der Krankenhauskapazität

Forscher:innen der Yale University in den USA haben vor kurzem eine Studie veröffentlicht, die sich mit einer der vielen Herausforderungen befasst, die während der Corona-Pandemie auftraten: die Bewältigung der Überbelegung in den Krankenhäusern.

"Die Anzahl der Krankenhausbetten ist begrenzt, und auf eine Pandemie wie Covid-19 muss man vorbereitet sein. Wir betrachten die öffentliche Gesundheit aus dem Blickwinkel. Wir wollen vorbereitet sein, falls etwas passiert", sagte Vasilis Vasiliou, Vorsitzender der Abteilung für Umweltgesundheitswissenschaften an der Yale School of Public Health, gegenüber Euronews Next.

Deren Epidemiemodell verwendet eine KI-gestützte Plattform, um die Patient:innen einzuteilen, indem es vorhersagt, wie schlimm die Krankheit wird und wie lange sie im Krankenhaus bleiben könnten. Es basiert auf klinischen und metabolischen Biomarkern, die den Verlauf der Krankheit anzeigen können.

Vasiliou sagt, dass bei einem künftigen Virusausbruch der Schwerpunkt darauf liegen würde, frühzeitige Daten in einen KI-gestützten Algorithmus einzuspeisen, der ermittelt, wie die Krankenhausressourcen besser organisiert werden können. "Wenn etwas sehr schnell auftritt, hat man ein Gerüst, ein Modell und einen Algorithmus, den man sofort [mit] den ersten Daten aus dem ersten Land, in dem dies passiert ist, füttern kann. Dann kann man anfangen, ein neues Modell zu entwickeln", so Vasiliou. Für ihn ist eine der derzeitigen Einschränkungen der Mangel an Daten. "Je mehr Daten man in ein KI-Modell einspeist, desto weniger Einschränkungen wird es geben."

Kirill Veselkov, ein Mitautor der Studie vom Imperial College London, sagte, dass man bei einer neu auftretenden Krankheit neue Biomarker finden muss, die den Schweregrad beeinflussen können. "Mit den derzeit modernsten Analyseinstrumenten lassen sich Hunderttausende dieser Biomoleküle messen."

"Wenn man sie also analysieren will, wird es für menschliche Ärzte ohne den Einsatz hochentwickelter mathematischer Algorithmen wahrscheinlich unmöglich sein, und KI ist dafür besonders geeignet, um das Muster oder die Menge der Biomarker zu identifizieren und sie mit dem Krankheitsprozess und den Krankheitsfolgen in Verbindung zu bringen", fügte er hinzu.

Das Modell muss jedoch noch an weiteren Bevölkerungsgruppen untersucht werden, wobei Komorbiditäten und andere Faktoren berücksichtigt werden müssen, bevor es für die breite Öffentlichkeit verallgemeinert werden kann.

Kin Cheung/AP Photo
Patienten warten in einem provisorischen Behandlungsbereich (Archivbild)Kin Cheung/AP Photo

Einsatz von KI, um herauszufinden, wann man abschalten sollte

Bei Covid-19, einem Virus, über das wir bereits Informationen haben, kann KI laut Rachel Dunscombe, Mitglied des britischen KI-Rats und derzeitigem CEO von OpenEHR, bei der Krankenhausplanung helfen.

"Was wir haben, ist eine Reihe von Daten vor Ort, die uns die reale Situation zeigen, und wir müssen wissen, ob wir eingreifen müssen, ob wir die Kapazität der Systeme erhöhen müssen, ob wir elektive Aktivitäten reduzieren müssen, um Platz zu schaffen", sagte Dunscombe, die auch ehemalige CEO der NHS Digital Academy ist, gegenüber Euronews Next. "Wir können KI [bei der Planung des Gesundheitswesens] nutzen, um herauszufinden, wann der richtige Zeitpunkt ist, um die Krankenhäuser abzusperren, Masken aufzusetzen und zusätzliches Personal einzustellen, um die tägliche Arbeit zu reduzieren."

Laut Dunscombe fühle man sich in Großbritannien eher in der Lage, Modelle zu verwenden, um die Auswirkungen bestimmter Szenarien nach der Corona-Pandemie in der Praxis zu berechnen. "Wenn die Modelle mit den richtigen Daten gefüttert und in der richtigen Weise überwacht werden, liefern sie uns die wahrscheinlichen Ergebnisse."

Menschliche Entscheidungen lassen sich nur schwer darstellen

Forscher an der Virginia Tech in den USA versuchen, mit Hilfe von KI ein anderes Problem bei der Modellierung von Epidemien zu lösen, nämlich wie man die Komplexität des menschlichen Verhaltens während eines Virusausbruchs genau darstellen kann.

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"Bei der traditionellen Modellierung muss man die menschliche Entscheidungsfindung irgendwie darstellen", was schwer zu bewerkstelligen ist, erklärte Navid Ghaffarzadegan, ein außerordentlicher Professor an der Virginia Tech, gegenüber Euronews Next.

"Der Grund dafür ist, dass der Mensch komplex ist. Gesellschaften sind schwer vorherzusagen. Mit besseren oder anderen Möglichkeiten, Menschen durch KI darzustellen, hat man jetzt die Möglichkeit zu sehen, wie sie in verschiedenen Szenarien reagieren, und man hat Modelle, die menschliches Verhalten in sich aufnehmen", so Ghaffarzadegan.

Im Rahmen ihrer Studie, die sich derzeit im Preprint befindet, modellierten die Forscher eine Epidemie in einer Stadt namens Dewberry Hollow mit einem fiktiven Virus namens Catasat, um mögliche Verzerrungen bei der Verwendung von ChatGPT zu vermeiden. Sie untersuchten, wie die Entscheidung der Menschen, zu Hause zu bleiben oder nicht, das Epidemiemodell beeinflussen könnte, indem sie ein Szenario und Persönlichkeitsmerkmale verschiedener vorgetäuschter "Agenten" vorgaben.

Sie fanden heraus, dass diese generativen KI-gesteuerten Menschen in der Simulation "reale Verhaltensweisen wie Quarantäne, wenn sie krank sind, und Selbstisolierung, wenn die Fälle zunehmen" nachahmten. Die verschiedenen Wellen des Virus ähnelten denen früherer Pandemien, die damit endeten, dass das Virus in der Gesellschaft endemisch wurde.

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Die größte Einschränkung sei die Tatsache, dass die Ausführung des Modells kostspielig und zeitaufwändig sei, obwohl sie davon ausgehen, dass sich dies mit der Weiterentwicklung der KI verbessern könnte. Andere sagen, dass ihr Modell noch validiert werden muss.

Charles Rex Arbogast/AP Photo
Eine Person vor Bildschirmen mit Corona-Informationen (Archivbild)Charles Rex Arbogast/AP Photo

Die Zukunft der KI und Pandemien

In einer separaten Arbeit, die imJahr 2022 veröffentlicht wurde, wies Ghaffarzadegan auf die Schwierigkeiten hin, den Verlauf einer Epidemie sowohl mit herkömmlichen als auch mit KI-Modellen vorherzusagen. Er stellte fest, dass KI-Modelle nicht unbedingt besser abschneiden, sondern dass dies zum Teil auf Veränderungen im menschlichen Verhalten zurückzuführen ist.

Manche sagen, dass es noch wenig Forschung gibt, die die Leistung von KI während der Corona-Pandemie bewertet. In einem Übersichtsartikel, der 2021 in der Zeitschrift Frontiers in Medicine veröffentlicht wurde, wurden 78 Studien zum Einsatz von KI während der Pandemie analysiert.

Zu den Einsatzmöglichkeiten gehörten die KI-gestützte Diagnose von Covid-19, die Vorhersage von Epidemien sowie die Entwicklung von Arzneimitteln, z.B. die schnelle Identifizierung von Medikamenten oder Produkten, die die Krankheit neutralisieren könnten. Sie kamen zu dem Schluss, dass die KI ein potenzielles Hilfsmittel bei Epidemien ist, es aber weiterer Forschung bedarf.

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Veselkov sagte, die KI-gestützte Triage-Studie befinde sich in der Forschungs- und Entwicklungsphase. Es werde aber noch einige Zeit dauern, bis diese KI-Modelle für die Planung künftiger Epidemien eingesetzt werden könnten, etwa für einen unbekannten Erreger, den die WHO als Krankheit X bezeichnet.

"Wir müssen die Werkzeuge wirklich entwickeln, aber auch viel nachdenken. Vor allem wenn es um Anwendungen im Gesundheitswesen, bei Pandemien sowie Anwendungen auf Bevölkerungsebene geht, müssen wir über die Sicherheit und Robustheit der Lösung sowie über die Grenzen der Lösung nachdenken."

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