Händeringend forschen Fachleute nach einem Impfstoff gegen das neue Coronavirus. Künftig könnte eine Epidemie zeitnaher erkannt werden, meint ein Forschungsteam - mit genügend Daten und einem Algorithmus.
Künstliche Intelligenz (KI) kann nach Einschätzung eines Experten helfen, den Ausbruch von Epidemien künftig früher zu erkennen und effektiver zu bekämpfen. Das gelte insbesondere in Verbindung mit den entsprechenden Daten, sagte Paul Lukowicz vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Kaiserslautern.
Für die Früherkennung sei es wichtig, wie viele Menschen sich wann krank melden, sagte der Wissenschaftliche Direktor und Leiter des DFKI-Forschungsbereichs Eingebettete Intelligenz. "Wenn Sie die Aufnahmeberichte sämtlicher Kliniken im Land vernetzen würden und ein Algorithmus diese Berichte permanent auf auffällige Häufungen prüfen würde, hätte man die Epidemie des neuen Coronavirus wohl lange vor der Ausbreitung bemerkt." Natürlich seien vorher ethische Fragen zu klären - etwa der Zugang zu Patientendaten und deren Verwendung.
Auch beim Wissen über die mögliche Verbreitung einer Krankheit könnte künstliche Intelligenz helfen, meinte Lukowicz. "KI kann zum Beispiel die Daten internationaler Flugbewegungen aufbereiten und damit zur Vorhersage beitragen, wie schnell sich etwas ausbreiten kann."
Bei der Behandlung von Krankheiten kann die künstliche Intelligenz vor allem die Diagnostik unterstützen. So könnte ein darauf trainierter Algorithmus zum Beispiel auf einer Aufnahme der Lunge schneller als Radiologinnen und Radiologen feststellen, ob ein Mensch an der durch das Virus ausgelösten Krankheit Covid-19 oder der Grippe erkrankt ist, sagte der Experte am DFKI. "Das System kann subtile Merkmale erkennen, die dem menschlichen Beobachter entgehen."
Grundsätzlich könne künstliche Intelligenz aus großen Datenmengen schlicht schneller ein Muster erkennen, sagte Lukowicz. "Wenn wir genügend Muster haben, ist das ein unglaublich nützliches Werkzeug." Das Problem sei oft nicht die Algorithmik, sondern eine nicht ausreichende Menge an Daten, meinte der Wissenschaftliche Direktor.