# 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.
       
 (IMG) Bild: Noch überwiegend menschlich: Überwachung eines Coronapatienten auf der Intensivstation
       
       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 – wurde
       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
       
 (DIR) [1] /Kuenstliche-Intelligenz-gegen-Pandemie/!5727648
 (DIR) [2] https://www.nature.com/articles/s41467-020-20816-7
 (DIR) [3] /Gesichtserkennung-in-der-Kritik/!5547535
       
       ## AUTOREN
       
 (DIR) Manfred Ronzheimer
       
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