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Klug verdrahtet : Doktor-KI auf Herz und Nieren geprüft

Wenn das Herz nicht mehr pumpt, sondern nur noch zuckt: Kammerflimmern, hier aufgezeichnet durch ein Elektrokardiogramm, ist eine lebensbedrohliche Rhythmusstörung. Bild: YourPhotoToday

Künstliche Intelligenz kann Leben retten, das zeigen zwei datengetriebene Diagnoseautomaten für Herz und Niere. Doch ihre Schwachstellen müssten uns zu denken geben.

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          Lernende Maschinen, die mit riesigen Datenmengen aus dem Krankenhausbetrieb trainiert werden, können dank ihrer Algorithmen Dinge erkennen, die Ärzte übersehen. Das kann Leben retten. Schlauer als der gute Mediziner ist die Maschine deswegen aber noch lange nicht. Das ist einmal mehr die Lehre, die man aus zwei bemerkenswerten Veröffentlichungen über die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) im klinischen Betrieb ziehen kann.

          Joachim Müller-Jung

          Redakteur im Feuilleton, zuständig für das Ressort „Natur und Wissenschaft“.

          Im einen Fall geht es wieder einmal um die von Google übernommene britische KI-Firma „Deep Mind“, die zusammen mit amerikanischen Klinikern ein Frühwarnsystem für Patienten mit drohendem Nierenversagen entwickelt hat. Jeder fünfte in den Großkliniken liegenden Patient leidet wegen einer schweren Grundkrankheit an einer eingeschränkten Nierenfunktion: Bei etwa jedem zehnten Betroffenen endet das mit einem tödlichen Nierenversagen, ohne dass der Arzt rechtzeitig erkennt, wie dramatisch die Situation sich entwickelt. Ihr neuronales Netz haben die Forscher um Joseph Ledsam nun mit den im amerikanischen Klinikbetrieb routinemäßig gesammelten Labordaten von mehr als 700 000 Patienten gefüttert und trainiert. Am Ende war es allein mit solchen Daten wie dem Kreatiningehalt im Blut möglich, etwas mehr als die Hälfte (56 Prozent) der lebensbedrohlichen Fälle von Nierenversagen vorherzusagen – und zwar um bis zu 48 Stunden.

          Das genügt, um viele, wenn auch nicht alle Hochrisikopatienten rechtzeitig zu behandeln. Es wurden auch, wie die Ärzte in „Nature“ berichten, mehr als 90 Prozent der Patienten korrekt identifiziert, die dringend eine Nierenwäsche benötigen. Allerdings hat die Maschinenintelligenz von Deep Mind auch gezeigt, wo ihre Grenzen liegen. Auf jeden richtigen Frühalarm, den das KI-System ausgelöst hat, kamen statistisch zwei Fehlalarme. Woran das liegt, ist unklar, ebenso wie die allgemeine Anwendbarkeit der Deep-Mind-KI im Klinikbetrieb. Denn nur knapp sechs Prozent der Patientendaten, mit denen die Algorithmen trainiert wurden, stammen von Frauen.

          Ähnliche Vorbehalte gibt es bei aller Begeisterung für die Trefferquote auch bei einer Herzdiagnose-KI, die von Medizinern der May Clinic in Florida in „Lancet“ vorgestellt wird. Der an 650.000 Patienten trainierte Deep-Learning-Algorithmus erkennt die Vorboten eines gefährlichen Vorhofflimmerns, die von Ärzten normalerweise nicht zu sehen sind. In einem einzigen Standard-Elektrokardiogramm (EKG) wurde das System mit einer Sicherheit von fast 80 Prozent fündig. Durch Gabe von Blutverdünnern kann so ein Schlaganfall vermieden werden. Der Algorithmus soll sogar auf Smartphones laufen. Allerdings wissen die KI-Forscher bislang nicht, welche Signale im Kardiogramm die KI zur Frühwarnung heranzieht.

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