Maschinelles Lernen unterstützt Ärzte bei der Risikoeinschätzung von Herz- und Gefäßerkrankungen. Dafür reicht ein schneller Scan des Augenhintergrunds.
Googles Gesundheitstechnologieschwester Verily Life Sciences hat ein maschinelles Lernverfahren entwickelt, das anhand des Gefäßbetts im Augenhintergrund mögliche Herz- und Gefäßerkrankungen diagnostizieren kann. Die Musteranalyse wertet unter anderem die Beschaffenheit der Blutgefäße und des Sehnervs aus. Anhand dieser Daten erstellt die KI dann eine Risikoeinschätzung.
Laut den Google-Forschern kann der Deep-Learning-Algorithmus beispielsweise einen Herzinfarkt ähnlich präzise vorhersagen wie derzeit führende Diagnoseverfahren: In rund 70 Prozent der Testfälle konnte die Software anhand eines Augenscans korrekt erkennen, ob innerhalb von fünf Jahren eine Herz- und Gefäßerkrankung aufgetreten ist. Der sonst übliche und deutlich zeitaufwendigere Bluttest erzielt bei der gleichen Zeitspanne eine Genauigkeit von 72 Prozent.
Künstliche Intelligenz soll neue Diagnoseverfahren erschaffen
Der Algorithmus kann anhand des Augenscans auch das Alter, den Blutdruck und die Rauchgewohnheiten eines Menschen erkennen. Bislang sei nicht bekannt gewesen, dass solche Daten am Auge abgelesen werden können, schreiben die Forscher.
Für sie ist das neue Diagnoseverfahren daher mehr als eine Arbeitserleichterung für Ärzte. Es ersetze nicht einfach nur ein bestehendes Diagnoseverfahren, sondern zeige, dass KI neue Wege finden könne, medizinische Daten auszuwerten - eines Tages womöglich ohne menschliche Anleitung.
Trainiert wurde das KI-System mit Augenscans und allgemeinen Gesundheitsdaten von rund 285.000 Patienten. In gut 13.000 Fällen wurde es getestet und validiert. Weitere Tests sollen folgen, bevor das Verfahren im klinischen Alltag eingesetzt werden kann. Die Forscher veröffentlichten die Ergebnisse in einem wissenschaftlichen Fachmagazin für Biomedizintechnik.
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