Eine kürzlich von Wissenschaftlern entwickelte künstliche Intelligenz kann eine schwere Infektion und das Todesrisiko bei Patienten mit Coronavirus ausrechnen. Auf diese Weise kann auch entschieden werden, wer bei den wertvollen Impfstoffen, die derzeit weltweit verabreicht werden, an vorderster Stelle stehen soll. Das Ergebnis stammt aus einer Studie von Forschern des Instituts für Informatik der Universität Kopenhagen. Seit der ersten Welle der COVID-19-Pandemie arbeiten sie an der Entwicklung von derartigen Computermodellen. Diese können anhand der Krankheitsgeschichte und der Gesundheitsdaten vorhersagen, wie stark Menschen von der Infektion betroffen sein werden.
Computermodellierung identifiziert schwere Infektion mit Sars-CoV-2
Basierend auf Patientendaten könnte KI mit bis zu 90 Prozent Sicherheit bestimmen, ob sogar nicht infizierte Personen an COVID-19 sterben könnten. Sobald der Patient ins Krankenhaus eingeliefert wurde, kann der Computer auch mit einer Genauigkeit von 80 Prozent vorhersagen, ob die Person eine Atemschutzmaske benötigt. Die Ergebnisse zeigen, dass ältere Männer mit hohem Blutdruck am stärksten gefährdet sind. Die Forscher versorgten ein Computerprogramm mit Gesundheitsdaten von 3944 COVID-19-Patienten. Dadurch wurde der Computer geschult, Muster und Korrelationen bei früheren Erkrankungen und Anfällen gegen COVID-19 zu erkennen. Es ist nicht überraschend, dass Alter und Körpermasseindex dabei entscheidend sind. Das Sterberisiko oder die Notwendigkeit eines Beatmungsgeräts erhöhen sich, wenn die Patienten männlich sind, hohen Blutdruck oder neurologische Erkrankungen aufweisen. Weitere Risikofaktoren sind Asthma, Diabetes und Herzerkrankungen. Die Vorhersage der Bedürfnisse der Atemwege ist also ein Muss, so die Studienautoren.
Die Forscher hoffen, dass künstliche Intelligenz den Krankenhäusern bald helfen kann, indem der Ansatz den Bedarf an Atemschutzmasken kontinuierlich vorhersagt. Ein Computer wird wahrscheinlich niemals in der Lage sein, die Beurteilung eines Arztes zu ersetzen. Dieser kann jedoch dazu beitragen, viele mit COVID-19 infizierte Patienten gleichzeitig zu identifizieren und fortlaufende Prioritäten zu setzen. Es stehen jedoch noch technische Arbeiten aus, um Gesundheitsdaten aus dieser Studie und anderen Regionen für den Computer verfügbar zu machen und anschließend das Risiko für die infizierten Patienten zu berechnen.
