Mit künstlicher Intelligenz im Kampf gegen das Coronavirus. Alles, was es dafür braucht, sind Daten – viele Daten.

In der Medizin wird künstliche Intelligenz, kurz KI, bereits seit Langem erfolgreich eingesetzt. Smarte Algorithmen könnten auch bei der Diagnostizierung von Covid-19 einen wichtigen Anteil leisten, sagt Alexander Thamm. Als Gründer und Geschäftsführer der gleichnamigen Beratung ist Data-Science sein Beruf. Wir haben mit ihm darüber gesprochen, wie hilfreich Daten und KI bei der Bekämpfung der gegenwärtigen Corona-Pandemie sein könnten.

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Ein Virus hält die Welt in Schach

Die Corona-Pandemie traf das deutsche Gesundheitssystem nahezu unvorbereitet. Auch als in China bereits mehrere Hundert Menschen an der durch das Virus ausgelösten Lungenkrankheit Covid-19 starben, rechnete hierzulande noch kaum jemand damit, dass das auch Deutschland bevorstehen könnte. Doch das tat es. Rasend schnell verbreitete sich das Virus über den ganzen Globus. Inzwischen gibt es kaum ein Land, das nicht betroffen ist. Aufgrund des enormen Tempos, mit dem sich die Lage zuspitzte, stehen nun alle vor denselben medizinischen Fragen: Wie erkennt man am schnellsten, wer infiziert ist? Und welche Methode eignet sich für die Erkennung von Covid-19 am besten?

Während für die Diagnostizierung von Sars-CoV-2, wie das Coronavirus auch bezeichnet wird, unterschiedliche Tests für einen Abstrich des Mund-, Rachen- und Nasenraums benutzt werden, gibt es verschiedene Möglichkeiten, um das daraus hervorgehende Covid-19 zu erkennen. Auch hier können Abstrichtests zum Einsatz kommen. Ziel dabei ist es, die Nukleinsäure von Covid-19 nachzuweisen, um eine Infektion zu bestätigen. Eine andere Methode ist der Thorax-CT. Hierbei werden typische Veränderungen des Lungengewebes sichtbar, was eine Diagnostik bereits im frühen Infektionsstadium möglich macht. Und genau dies wäre auch mit der Unterstützung von KI möglich – allerdings sehr viel schneller und präziser, als Ärzte dazu in der Lage wären.

Künstliche Intelligenz in der Medizin

„Ich frage mich: Tun wir wirklich genug, um unser Gesundheitswesen in Zeiten von drohender Überforderung gerade der Intensiv-Kapazitäten so effizient wie möglich zu nutzen und zu gestalten?“, berichtet uns Alexander Thamm, Gründer und Geschäftsführer einer Data-Science- und KI-Beratung. „Angesichts der sensationellen Erfolge von künstlicher Intelligenz in der Medizin erscheint mir diese Frage sehr berechtigt.“ Tatsächlich sind smarte Algorithmen längst dazu in der Lage, Krankheiten zu erkennen – beispielsweise die Schwere diabetischer Retinopathie mittels Aufnahmen des Augapfels oder Lungenentzündungen anhand von Röntgenbildern. „Durch einen Algorithmus, der Corona-Infektionen auf Röntgenaufnahmen der Lunge erkennt, hätten Ärzte unter anderem die Möglichkeit, gerade bei Patienten mit schweren Verläufen eine viel schnellere Diagnose zu bekommen. Medienberichten zufolge warten sie momentan bis zu zwei Tage oder Länger auf die Ergebnisse der Tests.“ Vor allem den Patienten, denen eine Infektion noch bevorsteht, könnte damit maßgeblich geholfen werden, erklärt uns Alexander Thamm. „In einer späteren Phase könnte der Algorithmus auch dazu genutzt werden, Patienten zu erkennen und zu identifizieren, bei denen ein schwerer Verlauf der Infektions-Krankheit droht, was eine möglichst frühe, zielgerichtete Behandlung ermöglicht.“

Alles, was es dazu benötigt, ist ein gut trainierter Algorithmus. In anderen Ländern laufen die Forschungen, was das betrifft, bereits auf Hochtouren. In Wuhan, der chinesischen Stadt, in der das Virus seinen Ursprung hat, setzen Krankenhäuser einen entsprechenden Algorithmus bereits erfolgreich ein. Allerdings ist der dort verwendete Datensatz nicht frei zugänglich. Die Uni Stanford verfolgt ein anderes Vorgehen. Dort arbeitet ein Doktorand ebenfalls an einem Datensatz – der soll aber frei verfügbar sein. Allerdings verfügt er bisher nur über ein sehr geringes Volumen, was das Trainieren eines zuverlässigen Algorithmus nicht möglich macht. Doch warum ist das so? Wieso gibt es nicht genügend Daten, wo der Johns-Hopkins-Universität zufolge doch weit über drei Millionen Fälle weltweit bestätigt sind? Alexander Thamm sagt: „Der Grund dafür sind einerseits unterschiedliche Anforderungen an den Datenschutz für Forschungszwecke und andererseits für den tatsächlichen Einsatz im klinischen Umfeld.“

Der Datenschutz als größte Hürde

Das Problem: Um die Daten von bestenfalls mehreren Tausend Patienten nutzen zu können, muss laut Datenschutzgrundverordnung jeder einzelne seine schriftliche Einwilligung abgeben – auch wenn sie anonymisiert verwendet werden. „Datenschutz ist wichtig und ein Grundrecht, das es zu schützen gilt. Und im Rahmen der bestehenden Datenschutzbestimmungen gibt es viele Möglichkeiten, um mithilfe künstlicher Intelligenz Krankheiten zu bekämpfen“, stellt Alexander Thamm klar. Hinsichtlich der aktuellen Krisenlage sieht er allerdings auch ein großes Aber: „Für die aktuelle Corona-Pandemie könnten diese Möglichkeiten noch viel stärker ausgeschöpft werden. Deshalb plädiere ich für das Prinzip der Freiwilligkeit. Wir müssen die Bevölkerung ermutigen und Anreize schaffen, ihre Daten freiwillig zu spenden und zur Verfügung zu stellen.“

Diesen Ansatz verfolgt beispielsweise auch das Robert-Koch-Institut mithilfe der Corona-Datenspende-App. Mit seiner Data-Science- und KI-Beratung hofft Alexander Thamm, bald selbst einen Corona-Algorithmus auf die Beine stellen und ihn Ärzten und Kliniken kostenfrei zur Verfügung stellen zu können. Um dieses Projekt verwirklichen zu können, ist er derzeit auf der Suche nach Kliniken, die ihn mit entsprechenden Daten unterstützen können. Andererseits sind auch Sponsoren gefragt, die es ermöglichen, den Algorithmus kostenfrei bereitzustellen.

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