Künstliche Intelligenz im Kampf gegen COVID-19

First-Science-KIT: IAO-Blogreihe zum Corona Krisenmanagement
First-Science-KIT: Blogreihe zum Corona Krisenmanagement
Die Coronakrise fordert von uns allen ganz neue Herangehensweisen und Lösungen im beruflichen Miteinander. Das Fraunhofer IAO hat deshalb eine Blogreihe gestartet, mit der wir schnell anwendbare Praxistipps weitergeben, gut funktionierende Beispiele vorstellen und Lösungswege während und aus der Krise aufzeigen wollen.

Der Coronavirus und die Krankheit COVID-19 haben in den letzten Wochen unser tägliches Leben massiv verändert. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in aller Welt arbeiten in diesem Wettlauf mit der Zeit daran, neue Behandlungsmöglichkeiten zu entwickeln. Dabei werden Unmengen von Daten aggregiert, die ein einzelner Mensch gar nicht mehr aufnehmen kann. Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) können hier helfen, Wissen aus diesen Daten zu gewinnen und so schneller zu neuen Erkenntnissen zu gelangen.

KI als Pandemie-Monitor

Pandemien verbreiten sich mit rasender Geschwindigkeit und würden jedes Gesundheitssystem und jede staatliche Institution überfordern, wenn wir uns nicht auf die Technologien der Künstlichen Intelligenz stützen könnten.

Die erste Warnung auf die kommende Epidemie wurde außerhalb Chinas von dem auf KI basierenden HealthMap-System ausgelöst. Die menschliche Warnung kam erst eine halbe Stunde später, schätzte allerdings die Gefahr besser ein. Daten wie beispielsweise die dynamischen Weltkarten zur Pandemieentwicklung stehen erfreulicherweise weltweit frei zur Verfügung. Viele wissenschaftliche Verlage haben tausende Veröffentlichungen zu Coronaviren freigegeben, die mit Verfahren der maschinellen Sprachverarbeitung ausgewertet werden können.

Verschiedene Unternehmen haben gemeinsam mit der amerikanischen Regierung zu einem KI-Wettbewerb aufgerufen, in dem mit diesem Datensatz Medikamente bewertet, die Wirksamkeit politischer Maßnahmen abgeschätzt, und sogar Prognosen zu den wirtschaftlichen Konsequenzen angestellt werden sollen. Auf der Plattform »Kaggle« steht ein täglich aktualisierter Datensatz mit bestätigten Fällen zur Verfügung, der Datum, Ort, Diagnose, Alter und Geschlecht des Patienten, etc. enthält. Dieser kann mit Data-Science-Verfahren ausgewertet werden, um hochqualitative Prognosemodelle zu berechnen. Außerdem tragen Forschende aus aller Welt Röntgenaufnahmen und CT-Scans von erkrankten und gesunden Patienten zusammen, um diese für neue Diagnoseverfahren mit maschinellem Lernen zu nutzen.

Fragestellungen der Forschung, bei denen KI hilft

Der Einsatz von KI-Verfahren kann bei einer Vielzahl von Fragestellungen helfen, beispielsweise:

  • Wie ist die Wirksamkeit nicht-pharmazeutischer Maßnahmen wie Reisebeschränkungen, Schulschließungen oder dem Tragen von Masken?
  • Wie ist die Wirksamkeit politischer Maßnahmen, die Menschen dabei unterstützen, Maßnahmen auch einzuhalten, wie zum Beispiel Krankengeld und Kinderbetreuung?

Auch bei der Entwicklung von Test-Kits half Künstliche Intelligenz. So entwickelten südkoreanische Wissenschaftler innerhalb von drei Wochen einen Test, basierend auf verfügbaren genetischen Informationen, ohne eine Probe des Virus vor Ort gehabt zu haben.

Machine Learning kann Ähnlichkeitsanalysen mit bestehenden Viren durchführen und so z.B. Hinweise geben, welche Therapien erfolgsversprechend sind.

Medikamente gegen COVID-19 werden getestet, indem untersucht wird, welche Moleküle am wahrscheinlichsten mit den Proteinen des Virus reagieren. Diese Prüfungen von dreidimensionalen, beweglichen Molekülen sind mit herkömmlichen Methoden der Molekularbiologie sehr rechenzeitaufwendig. Mithilfe von Deep Learning konnten Forschende diesen Prozess beschleunigen, indem sie die dreidimensionalen Strukturen auf vereinfachte zweidimensionale Modelle abbildeten. Andere Firmen verwenden ähnliche Ansätze, um neue Moleküle zu erzeugen, die potentiell ein Grundstoff für Medikamente gegen COVID-19 sein können.

Entlastung für überlastete Ärzte – Einsatz in Diagnostik und Therapie

Überall, wo es nicht möglich ist, die Ausbreitung von COVID-19 zu verlangsamen, droht eine Überlastung des medizinischen Personals, nicht zuletzt, weil diese selbst einem erhöhten Ansteckungsrisiko ausgesetzt sind. KI kann helfen, Diagnosen zu beschleunigen, Ressourcen besser einzusetzen, und Risiken zu minimieren.

So wurde in China ein Diagnosesystem entwickelt, das anhand von Computertomographie-Aufnahmen mit 96% Wahrscheinlichkeit erkennen kann, ob ein Patient an COVID-19 erkrankt ist. Dazu wurden Aufnahmen von 5000 bestätigten Fällen als Grundlage verwendet. Mittels Deep Learning lernt die KI, virale Pneumonie von anderen Diagnosen und auch gesunden Menschen zu unterscheiden. Jede Entscheidung spart dem behandelnden Arzt ca. 15 Minuten. Über hundert Krankenhäuser setzen diese Lösung bereits ein. Hier zeigt sich ein entscheidender Vorteil von KI, nämlich, dass mit ausreichend Datenmengen automatisch eine Lösung entstehen kann, ohne dass der Mensch dafür die zugrundeliegenden Regeln programmieren muss. Ohne KI könnte die Entwicklung einer solchen Software Jahre dauern und wäre, falls der Virus mutiert, evtl. auch schon veraltet.

Die Knappheit von Tests ist ein weiteres Thema, in dem KI unterstützen kann. KI ermöglicht es, eine Vorauswahl zu treffen, bei welchen Patienten ein Test maximalen Informationsgewinn bringt. Neben angegebenen Symptomen und Messdaten wie EKG werden auch andere Daten wie vergangene Aufenthaltsorte berücksichtigt. Daraus resultiert ein Risikolevel, mit dem die Ärzte entscheiden können, bei welchem Patienten ein Test sinnvoll ist.

Ausblick: KI macht aus der globalen Vernetzung eine Chance

Die rapide Verbreitung von COVID-19 hat uns die Vernetztheit der modernen Welt drastisch vor Augen geführt. Diese Vernetztheit ist aber gleichzeitig die beste Chance gegen die Pandemie, denn dank moderner Technologie kann sich die globale Gesellschaft dieser Herausforderung vereint entgegenstellen. KI profitiert von den großen Datenmengen und beschleunigt die Forschung und Diagnose.

Es bleibt zu hoffen, dass die momentane Krise sich nicht wiederholen wird, denn die gewonnenen Daten bieten KI (und natürlich anderen Bereichen auch!) eine notwendige Grundlage, bessere Voraussagen zu treffen, beispielsweise gezieltere und schnellere Quarantäne-Entscheidungen, mit denen ein flächendeckender Shutdown vermieden werden kann. Das Krisenmanagement der Zukunft muss international und präventiv sein. KI wird meiner Meinung nach hier einen grundlegenden Baustein darstellen.

Wer als Privatperson die Forschung unterstützen möchte, kann bei »Folding@Home« mitmachen. Dazu installiert man eine Software, die der Wissenschaft im Hintergrund ungenutzte Rechenkapazitäten zur Verfügung stellt, um die Proteine von COVID-19 zu analysieren und so die Entwicklung von Medikamenten zu fördern. Der eigene Rechner wird dabei nicht beeinträchtigt, nur die Stromrechnung könnte minimal steigen.

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