Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler vom European Molecular Biology Laboratory (EMBL) und vom Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) haben ein Modell mit Künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt, das das langfristige individuelle Risiko für mehr als 1.000 Erkrankungen einschätzt. Die Algorithmen, auf deren Basis das neue generative KI-Modell entwickelt wurde, ähneln denen, die in großen Sprachmodellen (LLMs) verwendet werden. Das Modell ist die bislang umfassendste Demonstration dafür, wie generative KI den Verlauf menschlicher Krankheiten in großem Maßstab modellieren kann, und wurde anhand von Daten aus zwei völlig getrennten Gesundheitssystemen geprüft.
Das Modell eignet sich für diverse Erkrankungen, insbesondere solche mit klaren und konsistenten Verlaufsmustern, wie Diabetes, Herzinfarkte oder auch Sepsis. Bei Diagnosen wie Infektionskrankheiten, die von unvorhersehbaren Lebensereignissen abhängen, oder sehr seltenen Erkrankungen, ist es jedoch weniger zuverlässig. Wie Wettervorhersagen liefert auch das neue KI-Modell Wahrscheinlichkeiten und keine Gewissheiten. Es kann das Schicksal einer bestimmten Person nicht genau vorhersagen, sondern bietet gut kalibrierte Schätzungen darüber, wie wahrscheinlich bestimmte Erkrankungen in einem bestimmten Zeitraum auftreten werden. Zum Beispiel die Wahrscheinlichkeit, innerhalb des nächsten Jahres eine Herzerkrankung zu entwickeln.
In Zukunft könnten KI-Tools, die auf repräsentativeren Datensätzen trainiert wurden, Ärztinnen und Ärzten dabei helfen, Hochrisikopatientinnen und -patienten frühzeitig zu identifizieren. Angesichts der alternden Bevölkerung und der steigenden Rate chronischer Erkrankungen könnte die Fähigkeit, zukünftige Gesundheitsbedürfnisse vorherzusagen, den Gesundheitssystemen helfen, besser zu planen und Ressourcen effizienter zuzuweisen.
Die Studie steht auf Englisch zur Verfügung.
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