Krankheiten, vor allem schwere Krankheiten so früh wie möglich festzustellen, ist eines der ganz großen Ziele der Medizin. Je früher ein gesundheitliches Problem festgestellt wird, desto größer sind die Chancen, die Erkrankung erfolgreich zu behandeln. Insbesondere von vier verschiedenen Ansätzen mithilfe von maschinellem Lernen verspricht sich die Medizin größere Erfolge in der Zukunft. Diese unterschiedlichen Ansätze sind betreffen Chatbots, die Onkologie, die Pathologie und seltene Erkrankungen.
Chatbots
Mit Chatbots gibt es die ersten erfolgreichen Versuche, menschliche Fehler bei der Diagnose zu vermeiden. Trainierte Chatbots versuchen bei der systematischen Befragung der Patienten Muster zu erkennen, um Ideen für eine mögliche Diagnose zu liefern. Dabei arbeiten die Bots nicht nur auf der inhaltlichen Ebene, sondern achten bei der Spracherkennung auf bestimmte Merkmale, die potentielle Diagnosen befürworten. Auch erste Handlungshinweise für den Patienten haben Chatbots parat. Ihr vermehrter Einsatz in Zukunft könnte bald womöglich den Ausbruch von Epidemien verhindern, da die Algorithmen gefährliche ansteckende Infektionen aufdecken und dem Patienten entsprechende Anweisungen geben könnten.
Ist deine Neugierde geweckt, kannst du auf babylonhealth.com auf Englisch ausprobieren, wie so etwas funktioniert. Die britische Seite setzt zuvor eine Registrierung voraus.
Krebserkennung mit Google
Neben dem Technologiekonzern IBM mit seiner künstlichen Intelligenz Watson ist auch Google bereits seit längerem auf diverse Art und Weise auf dem Gebiet des Machine Learning tätig. Nun hat das Unternehmen ein Mikroskop mit integrierten Deep-Learning-Model vorgestellt, das Ärztinnen und Ärzten die Erkennung von Krebs vereinfachen soll. Dabei wird menschliches Gewebe unter das Mikroskop gelegt und das Mikroskop sucht in Echtzeit das Gewebe mithilfe des Models ab. Erste Tests mit Brust- und Prostatakrebs verliefen vielversprechend. Der Vorteil ist, dass das Mikroskop relativ kostengünstig ist, da dieses die Bilder an einen zentralen Dienst sendet und die Analyse dort erfolgt. Auf diese Weise könnten sich viele Kliniken ein derartiges Mikroskop leisten.
Seltene Erkrankungen
Bei der Diagnose von seltenen Erkrankungen gehen die Forscherinnen und Forscher zum Teil ungewöhnliche Wege: So werden Fotos von Patienten mit Bildern in Datenbanken verglichen, um seltene oder ungewöhnliche Krankheiten bereits im Säuglingsalter zu erkennen. Ein Beispiel ist hier die App Face2Gene, die bereits im Einsatz ist. Dieser Ansatz befindet sich jedoch noch in einer sehr frühen Phase, so dass die Ergebnisse bisher nur unter Laborbedingungen zu verwenden sind.