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# taz.de -- Künstliche Intelligenz als Warnsytem: Den Coronatod verhindern
> Ein selbstlernendes System soll frühzeitig Alarm geben, wenn droht, dass
> ein Patient stirbt. Der Arzt kann dann schnell handeln.
Bild: Noch überwiegend menschlich: Überwachung eines Coronapatienten auf der …
Berlin taz | Gegen das Coronavirus will die Wissenschaft neben der
laufenden Entwicklung von Impfstoffen und Therapeutika künftig auch mit
[1][Methoden der künstlichen Intelligenz (KI]) zu Felde ziehen.
Datenexperten des Max-Planck-Instituts (MPI) für Intelligente Systeme in
Tübingen haben einen Algorithmus entwickelt, der bei Risikopatienten die
Wahrscheinlichkeit, innerhalb von acht Tagen an Covid-19 zu sterben, mit
einer Sicherheit von 95 Prozent vorausberechnen kann. Das KI-Verfahren mit
dem Namen „Covews“ – was für „Covid-19 Early Warning System“ steht �…
jetzt [2][im Wissenschaftsmagazin Nature veröffentlicht.]
Ziel des KI-Projekts ist kein Orakel aus dem Computer nach dem Motto: „Ich
sage dir, wann du sterben wirst.“ Vielmehr soll das Frühwarnsystems Covews
Ärzten helfen, Rettungsschritte frühzeitiger einzuleiten.
In ihrem Projekt des Maschinellen Lernens hat die MPG-Gruppe um Stefan
Bauer zusammen mit Experten aus der Pharmabranche und der
Harvard-Universität aus USA den Algorithmus mit den Kerndaten einer tödlich
endenden Corona-Erkrankung gefüttert. Das sind unter anderem hohes Alter
und Vorerkrankungen, aber auch die Sauerstoffsättigung im Blut, die Zahl
der weißen Blutkörperchen oder der Kreatininwert. Diese Faktoren haben
zwar die Ärzte auch im Blick, aber das Überschreiten von kritischen
Grenzwerten fällt ihnen mitunter zu spät auf, wenn nichts mehr hilft.
Seine Prognosefähigkeit trainierte der Covews-Algorithmus an der Auswertung
von 33.000 anonymisierten Datensätzen von Coronatodesfällen in US-Kliniken.
„Unser [3][Algorithmus] prognostiziert das Sterblichkeitsrisiko aber
nicht nur mit Datensätzen aus dieser Kohorte mit hoher Sicherheit, sondern
auch mit Daten aus anderen Krankenhäusern, die nicht genau der gleichen
Verteilung folgen“, erklärt MPI-Forscher Stefan Bauer.
## Durchschnittliche Trefferquote von 95 Prozent
Dafür wurden weitere 14.000 medizinische Datensätze aus USA herangezogen.
In allen Datensätzen wird nach charakteristischen Informationsmustern
gesucht, die auf ein hohes Sterblichkeitsrisiko hinweisen. Zuletzt konnte
eine „Sensitivität von mehr als 95 Prozent“ erreicht werden. „Das heißt,
der Algorithmus erkennt bei 95 von 100 Menschen, dass sie sterben werden,
wenn nicht Maßnahmen getroffen werden, um das zu verhindern“, so die
Forscher.
Mit dem Einsatz auf der Covid-Intensivstation wird es jedoch noch eine
Weile dauern. „Bis solche neuen Techniken im Klinikalltag angewendet
werden, vergehen oftmals mehrere Jahre“, sagt Stefan Bauer. Ein Grund dafür
ist, dass die Daten in vielen Krankenhäusern nicht strukturiert vorliegen,
Die Tübinger Forscher wollen jedenfalls ihren Prognose-Algorithmus frei
zugänglich ins Internet stellen, damit er schneller in die Medizinpraxis
gelangt.
21 Feb 2021
## LINKS
[1] /Kuenstliche-Intelligenz-gegen-Pandemie/!5727648
[2] https://www.nature.com/articles/s41467-020-20816-7
[3] /Gesichtserkennung-in-der-Kritik/!5547535
## AUTOREN
Manfred Ronzheimer
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