Delphi-2M: Künstliche Intelligenz sagt über 1.000 Krankheiten voraus
Ein KI-Modell des DKFZ kann aus elektronischen Gesundheitsdaten das Risiko für mehr als 1.000 Krankheiten vorhersagen. Besonders genau arbeitet es im ersten Jahr nach der Analyse. Mit der Zeit nimmt die Trefferquote ab. Die Technologie könnte das Risikomanagement im Gesundheitswesen deutlich verbessern.
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Künstliche Intelligenz hält Einzug in die Vorhersage von Krankheitsrisiken. Forscherinnen und Forscher des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ) in Heidelberg haben das Delphi-Modell entwickelt, das auf Basis nationaler Gesundheitsdaten Vorhersagen für zahlreiche Krankheiten trifft. Besonders genau ist die Prognose im ersten Jahr nach der Analyse: Jede sechste Erkrankung konnte richtig vorhergesagt werden. Über einen Zeitraum von 20 Jahren sank die Trefferquote auf jede 7.
Delphi-2M, eine erweiterte Version des Modells, wurde mit Daten von 400.000 Personen aus der UK Biobank trainiert und an 1,9 Millionen dänischen Datensätzen validiert. Es analysiert das Risiko für 1.256 ICD-10 kodierte Krankheiten und Todesfälle bis zum Alter von 80 Jahren. Neben Alter und Geschlecht fließen Gesundheitsdaten wie Lebensstil, Vorerkrankungen und genetische Faktoren in die Berechnungen ein.
Besonders zuverlässig prognostizierte das Modell die allgemeine Sterblichkeit und Demenzerkrankungen. Herz-Kreislauf-Erkrankungen lagen im Mittelfeld, während Asthma und Migräne schwerer vorherzusagen waren. Die Forscher betonen, dass der Einfluss der individuellen Krankheitsgeschichte in den ersten Jahren nach der Analyse am stärksten ist. Mit der Zeit nimmt dieser Effekt ab…
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