Für Google Brain bediene man sich der Deep-Learning-Forschung, einem Feld des maschinellen Lernens. Der Fokus liegt auf dem Erstellen flexibler Modelle, die Funktionen selbst erlernen und deren Daten sowie Berechnung effizient nutzen.
Im dazugehörigen Forschungspapier wurden dafür zunächst 216.221 Akten von Patienten, die mindestens 24 Stunden stationär behandelt wurden, als Grundlage genommen. So konnten aus den Akten und den dazugehörigen Arztberichten etwa 46 Millionen Datenpunkte entnommen werden. Die Daten erhielt das Forschungsteam von den Krankenhäusern „University of California San Francisco Medical Center“ und „University of Chicago Medicine“.
Wann Patienten sterben, weiß Google KI noch vor den Ärzten
Laut des Forschungspapiers soll die entwickelte KI deutlich präziser als bereits bestehende Software einschätzen können, was mit Patienten nach der Aufnahme in ein Krankenhaus passiert. So kann die KI die Sterblichkeitsprognose im Krankenhaus, eine Wiederaufnahme innerhalb von 30 Tagen oder auch eine verlängerte Aufenthaltsdauer voraussagen.
Für die Datenauswertung, um beispielsweise handschriftliche Notizen und schlecht gekennzeichnete Datenstücke der Patientenakten zu berücksichtigen, nutzen die Forscher drei komplexe neuronale Netzwerke, um Algorithmen zu trainieren. Diese lernten autark von den ihnen gelieferten Datenmengen, welche Daten für finale Ergebnisse am wirkungsvollsten sind. Auch lernte das System zu identifizieren, welche Wörter und Vorfälle am ehesten mit den Resultaten einhergingen und welche Daten irrelevant sind.
Die veröffentlichte Studie wurde noch nicht durch unabhängige Einrichtungen überprüft. Aber die bereits enthaltene Auswertung bestätigt: Die neue Methode mit dem Deep-Learning-Modell sagt Vorfälle (auch Sterbefälle) im Regelfall 24 bis 48 Stunden eher voraus als bisherige Prognose-Modelle. So kann die KI in vielleicht naher Zukunft Menschenleben retten. Auch interessant: Google KI schlägt Schachweltmeister-Programm in vier Stunden
Autor: René Resch, Autor
René ist seit 2013 im Team der PC-WELT und Macwelt. Anfangs noch in Ausbildung im Development-Team, weiter als Trainee und freier Mitarbeiter im Bereich des Portal-Managements und seit 2017 als freier Autor.