LONDON (IT BOLTWISE) – Künstliche Intelligenz revolutioniert die Gesundheitsvorsorge, indem sie die Wahrscheinlichkeit von über 1.000 Krankheiten vorhersagen kann. Ein neues Modell, Delphi-2M, analysiert medizinische Daten, um Risiken frühzeitig zu erkennen und Präventionsmaßnahmen zu ermöglichen.
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Die Künstliche Intelligenz (KI) hat einen bedeutenden Schritt in der Gesundheitsvorsorge gemacht. Wissenschaftler haben ein Modell entwickelt, das in der Lage ist, Gesundheitsrisiken für über 1.000 Krankheiten vorherzusagen. Diese Technologie, bekannt als Delphi-2M, nutzt Mustererkennung in anonymisierten medizinischen Daten, um die Wahrscheinlichkeit von Krankheiten wie Typ-2-Diabetes, Herzinfarkten und Sepsis zu berechnen. Ähnlich wie bei einer Wettervorhersage, die eine 70-prozentige Regenwahrscheinlichkeit angibt, kann Delphi-2M die Gesundheitsrisiken eines Menschen über einen Zeitraum von mehr als einem Jahrzehnt prognostizieren.
Das Modell wurde ursprünglich mit anonymisierten Daten aus dem Vereinigten Königreich entwickelt, darunter Krankenhausaufenthalte, Hausarztakten und Lebensgewohnheiten wie Rauchen. Diese Daten stammen von über 400.000 Personen aus dem UK Biobank Forschungsprojekt. Anschließend wurde das Modell mit Daten von weiteren Biobank-Teilnehmern und 1,9 Millionen medizinischen Aufzeichnungen aus Dänemark getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass das Modell besonders gut bei der Vorhersage von Krankheiten mit klarer Krankheitsprogression ist.
Die Anwendungsmöglichkeiten dieser Technologie sind vielfältig. So könnten Patienten, die ein hohes Risiko für bestimmte Krankheiten aufweisen, frühzeitig identifiziert und präventiv behandelt werden. Dies könnte durch Medikamente oder spezifische Lebensstiländerungen geschehen. Darüber hinaus könnte die KI dazu beitragen, Screening-Programme zu informieren und die Nachfrage nach Gesundheitsdienstleistungen in bestimmten Regionen vorherzusagen, um Ressourcen effizienter zu planen.
Obwohl das Modell vielversprechend ist, ist es noch nicht bereit für den klinischen Einsatz. Es bedarf weiterer Verfeinerung und Tests, um sicherzustellen, dass es frei von Verzerrungen ist, die durch die ursprünglichen Datenquellen entstehen könnten. Die Forscher arbeiten daran, das Modell um zusätzliche medizinische Daten wie Bildgebung, Genetik und Blutanalysen zu erweitern. Prof. Ewan Birney, einer der führenden Wissenschaftler des Projekts, betont, dass dies ein Forschungsprojekt ist und alle Anwendungen gründlich getestet und reguliert werden müssen, bevor sie in der Praxis eingesetzt werden können.
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