Krankheiten Jahre im Voraus vorhersagen: Eine KI verschiebt die Grenzen der Medizin
Diese KI verspricht, Krankheiten Jahre im Voraus vorherzusagen – eine eindringliche Vorschau auf die Zukunft der Medizin. Delphi-2M prognostiziert die Wahrscheinlichkeiten von mehr als 1.000 Erkrankungen Jahre in die Zukunft, basierend auf der Krankengeschichte eines Menschen. Entwickelt von Forschenden aus Großbritannien, Dänemark, Deutschland und der Schweiz, wurde die Studie in Nature veröffentlicht. Die Technologie baut auf derselben Transformer-Architektur auf, die auch hinter ChatGPT steckt – und wirft Fragen nach Chancen und Risiken auf.
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Wie Delphi-2M funktioniert: Muster in Gesundheitsdaten erkennen
Wie Delphi-2M funktioniert: Das Modell lernt Muster in Gesundheitsdaten – Vorläuferdiagnosen, welche Kombinationen auftreten und in welcher Abfolge sie sich ereignen. Moritz Gerstung vom Deutschen Krebsforschungszentrum erklärt, es sei 'eine Art Grammatik' der Gesundheitsdaten zu lernen. Dadurch ermöglicht Delphi-2M sehr aussagekräftige und gesundheitsrelevante Vorhersagen.
Datenbasis und Validierung: UK Biobank, dänische Daten – und klare Grenzen
Für das Training verwendeten die Forscher die UK Biobank, eine große biomedizinische Forschungsdatenbank mit Details zu rund einer halben Million Teilnehmenden. Die Leistungsfähigkeit wurde gegen Daten von fast zwei Millionen Menschen in Dänemarks öffentlicher Gesundheitsdatenbank geprüft. Gerstung betonte, dass Delphi-2M noch weitere Tests benötigt und derzeit nicht klinisch einsetzbar ist. Gesundheitsexperte Peter Bannister wies darauf hin, dass beide Datensätze hinsichtlich Alter, Ethnizität und aktueller Gesundheitszustände voreingenommen sind. Ärzte nutzen zudem bereits computergestützte Risikovorhersagen wie QRISK3 in Großbritannien, doch Delphi-2M könne alle Krankheiten gleichzeitig und über lange Zeiträume hinweg berücksichtigen.
Chancen, Risiken und Ethik: Klarer Blick auf die Zukunft
Die Forscher sehen Potenzial, das Monitoring zu steuern und frühere klinische Interventionen zu ermöglichen – im Sinne einer präventiven Medizin. Tom Fitzgerald vom Europäischen Laboratorium für Molekularbiologie (EMBL) spricht von der Optimierung von Ressourcen in einem stark beanspruchten Gesundheitssystem. Ewan Birney betont, dass Delphi-2M 'alle Krankheiten gleichzeitig und über lange Zeiträume hinweg' erfassen könne. Gustavo Sudre vom King's College London nennt die Forschung einen bedeutenden Schritt zu skalierbarer, interpretierbarer und vor allem ethisch verantwortungsvoller prädiktiver Modellierung. Ein zentrales Ziel bleibt: interpretierbare KI, damit die inneren Funktionsweisen nachvollziehbar bleiben.
Ausblick: Weg in eine verantwortungsvolle Zukunft der Medizin
Die Vision ist verlockend – Monitoring, frühzeitige Interventionen und bessere Ressourcennutzung könnten möglich werden. Dennoch betonen die Autoren die Notwendigkeit weiterer Tests, die Berücksichtigung von Bias sowie eine klare ethische Ausrichtung und Transparenz. Die Forschung bleibt vorerst ein Schritt in Richtung einer präventiven Medizin, nicht eine fertige klinische Lösung. Insgesamt könnte Delphi-2M dazu beitragen, Präventionsstrategien zu stärken und das Gesundheitssystem effizienter zu gestalten, sofern Bias adressiert und Interpretierbarkeit gesichert wird.
