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Dank künstlicher Intelligenz: Forscher berechnen Sterbewahrscheinlichkeit

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Dank künstlicher Intelligenz  

Forscher berechnen Sterbewahrscheinlichkeit

28.07.2017, 07:09 Uhr | sah, t-online.de

Dank künstlicher Intelligenz: Forscher berechnen Sterbewahrscheinlichkeit. Mithilfe künstlicher Intelligenz können Forscher die verbleibende Lebensdauer von Patienten vorhersagen. (Quelle: Symbolbild, imago/Westend61)

Mithilfe künstlicher Intelligenz können Forscher die verbleibende Lebensdauer von Patienten vorhersagen (Quelle: Symbolbild, imago/Westend61)

Wollen Sie wissen, wie lange Sie noch leben? Forscher haben eine Methode entwickelt, die das ermöglichen soll. Die australischen Mediziner können zumindest fünf Jahre in die Zukunft blicken.

Ob ein Mensch innerhalb der nächsten fünf Jahre sterben wird, wollen Wissenschaftler von der University of Adelaide, Australien, mittels Computertomographie (CT) und künstlicher Intelligenz voraussagen können. Dafür führten sie bei älteren Menschen Untersuchungen mit dem CT im Brustbereich durch und ließen die Ergebnisse anhand bestimmter Faktoren von einem Computer auf die Überlebenschance umrechnen.

Durch die Auswertung der Bilder von den Organen konnte so der ungefähre Todeszeitpunkt bestimmt werden. Bei dieser sogenannten "Deep-Learning-Methode" lernt die künstliche Intelligenz alle Merkmale des CTs und die damit verbundene Auswirkungen auf die Sterblichkeit.

Die Trefferquote bei der computergestützten Auswertung der Scans lag bei 69 Prozent, wie die Forscher in einer Pressemitteilung bekannt gaben. Allerdings wurde für diese Studie nur eine kleine Stichprobe von Patienten untersucht, weshalb die Forscher ihre Arbeit nun ausweiten wollen.

Wie kann der berechnete Todeszeitpunkt helfen?

Die Möglichkeit, den Todeszeitpunkt eines Menschen vorauszusagen, kann für die Gesundheitsbranche ein Durchbruch sein. Denn durch die genaue Analyse der CT-Bilder könnte auch die Früherkennung von einzelnen Krankheiten und die nachfolgende Behandlung verbessert werden, hoffen die Forscher rund um Dr. Luke Oakden-Rayner. Der Vorteil: Die Computer beziehen eine sehr große Datenmengen mit ein und erfassen dabei auch subtile Muster.

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