Neues KI-Modell zur Prognose von Krankheitsrisiken und Sterbewahrscheinlichkeiten

KI-basierte Krankheitsvorhersage: Ein Blick 20 Jahre in die Zukunft

Ein internationales Forschungsteam hat ein KI-Modell entwickelt, das das individuelle Risiko für über 1000 Erkrankungen und die Sterbewahrscheinlichkeit innerhalb der nächsten zwei Jahrzehnte prognostizieren kann. Dieses Modell, Delphi-2M genannt, löst eine kontroverse Diskussion über die Möglichkeiten und Risiken solcher prädiktiven Technologien im Gesundheitswesen aus. Die Mindverse-Redaktion analysiert die Funktionsweise, die Ergebnisse und die ethischen Implikationen dieses vielversprechenden, aber auch kritischen Ansatzes.

Funktionsweise und Datenbasis von Delphi-2M

Delphi-2M basiert auf der Architektur von GPT-2, einem großen Sprachmodell. Im Gegensatz zur Textverarbeitung werden hier jedoch medizinische Datensätze verarbeitet, die Informationen zu Alter, Geschlecht, verschiedenen Gesundheitsdaten und dem Auftreten von über 1000 Krankheitsbildern (ICD-Codes) enthalten. Das Modell wird trainiert, indem es anhand dieser Datensätze zukünftige Krankheitsereignisse vorhersagt. Die Trainingsdaten stammen hauptsächlich von der UK Biobank, einer umfangreichen Datenbank mit anonymisierten Gesundheits- und Genomdaten von 400.000 Personen. Zur Validierung wurde das Modell zusätzlich mit Daten von 1,9 Millionen Personen aus einem dänischen Krankheitsregister getestet.

Es ist wichtig zu beachten, dass Delphi-2M, wie alle großen Sprachmodelle, anfällig für Limitationen ist. Die Genauigkeit der Vorhersagen hängt direkt von der Qualität und Vollständigkeit der Trainingsdaten ab. Mögliche Verzerrungen (Bias) in den Daten können zu ungenauen oder verzerrten Ergebnissen führen. Die „Black-Box“-Natur des Modells erschwert die Nachvollziehbarkeit der Vorhersagen, und es besteht das Risiko von „Halluzinationen“, also der Generierung von falschen Informationen.

Ergebnisse und Genauigkeit der Vorhersagen

Die Ergebnisse zeigen, dass Delphi-2M eine vergleichsweise gute Vorhersagegenauigkeit erreicht, zumindest im Vergleich zu Modellen, die nur einzelne Erkrankungen prognostizieren. Die Genauigkeit variiert jedoch stark je nach Erkrankung. Bei Krankheiten mit klaren und konsistenten Verlaufsmustern, wie bestimmten Krebsarten oder Herzinfarkten, erzielt das Modell zuverlässigere Ergebnisse. Bei Erkrankungen mit komplexeren Verläufen, wie psychischen Störungen oder seltenen Krankheiten, ist die Vorhersagegenauigkeit deutlich geringer. Die AUC (Area under Curve), ein gängiges Maß für die Qualität von Klassifikatoren, liegt durchschnittlich bei 0,76. Ein Wert von 1 würde eine perfekte Vorhersage repräsentieren.

Die Autoren der Studie weisen selbst auf die Limitationen der Datenbasis hin. Die UK Biobank weist beispielsweise eine Überrepräsentation bestimmter Personengruppen (z.B. ältere, britische Menschen) und eine Unterrepräsentation anderer auf, was die Generalisierbarkeit der Ergebnisse einschränkt.

Potenzial und Risiken des KI-Modells

Trotz seiner Limitationen bietet Delphi-2M ein erhebliches Potenzial für die Gesundheitsforschung und -politik. Es ermöglicht die Analyse statistischer Zusammenhänge zwischen verschiedenen Erkrankungen auf populationsweiter Ebene und könnte so die Identifizierung von Risikofaktoren und Ansatzpunkten für präventive Maßnahmen erleichtern. Die Möglichkeit, synthetische Daten zu generieren, könnte zudem den Trainingsprozess anderer medizinischer KI-Modelle verbessern, ohne sensible Patientendaten verwenden zu müssen.

Gleichzeitig birgt das Modell erhebliche Risiken. Experten warnen vor der Gefahr einer ungerechtfertigten Benachteiligung von Personen durch Versicherungen oder Arbeitgeber, basierend auf den Risikoprognosen. Die Frage nach dem Datenschutz und der ethischen Verantwortung im Umgang mit solchen prädiktiven Technologien steht im Vordergrund. Der klinische Einsatz von Delphi-2M ist nach Ansicht der Entwickler noch nicht gegeben und bedarf weiterer Forschung und Optimierung.

Ethische und gesellschaftliche Implikationen

Die Entwicklung von Delphi-2M wirft wichtige ethische und gesellschaftliche Fragen auf. Die Diskussion konzentriert sich auf den verantwortungsvollen Umgang mit sensiblen Gesundheitsdaten, die Vermeidung von Diskriminierung und die Gewährleistung des Datenschutzes. Ein transparenter und geregelter Rahmen für den Einsatz solcher KI-Modelle im Gesundheitswesen ist unerlässlich, um sowohl die Vorteile als auch die Risiken zu minimieren. Eine breite gesellschaftliche Debatte über die ethischen Implikationen und die Regulierung dieser Technologie ist notwendig, bevor ein umfassender Einsatz in der Praxis in Betracht gezogen werden kann.

Bibliography - t3n: Wie groß ist das Risiko für Krankheit oder Tod? KI-Modell wagt einen Blick 20 Jahre voraus - Focus: Deutsche Forscher entwickeln eine KI, die Krankheiten vorhersagt, die Sie in 20 Jahren bekommen - DKFZ: KI-Modell prognostiziert Krankheitsrisiken Jahrzehnte im Voraus - SWR: Delphi-2M: KI sagt Krankheitsrisiko voraus - Welt: Neues KI-Modell sagt vorher, wann Sie welche Krankheit bekommen - Handelsblatt: Künstliche Intelligenz: Neue KI sagt Risiko für über 1000 Krankheiten voraus - Spiegel: Krebs, Herzinfarkt, psychische Krankheiten: Diese KI sagt Ihre gesundheitliche Zukunft voraus - Morgenpost: KI-Modell prognostiziert Krankheiten um Jahrzehnte im Voraus - Ärzteblatt: KI-Modell könnte Risiko für mehr als 1000 Erkrankungen voraussagen - Finanznachrichten: Wie hoch ist das Risiko für Krankheit oder Tod? KI-Modell soll 20 Jahre in die Zukunft blicken