Künstliche Intelligenz unterstützt medizinische Prognosen

Vor schwierigen Entscheidungen: Ärztinnen und Ärzte müssen immer wieder das Risiko abschätzen, dass Menschen, die etwa an Covid-19 erkrankt sind, möglicherweise sterben. Der Covews-Algorithmus könnte Ihnen dabei künftig helfen. Er soll dazu beitragen, dass eine Therapie rechtzeitig angepasst werden kann. © patrikslezak - Am Beispiel von Covid-19 sagt eine Methode maschinellen Lernens das individuelle Sterblichkeitsrisiko von Patienten voraus Für Ärztinnen und Ärzte sind es die wohl schwierigsten und belastendsten Entscheidungen: Gerade in der Covid-19-Pandemie müssen sie immer wieder abschätzen, wie hoch das Risiko für Patienten ist, an der Erkrankung zu sterben. Im besten Fall können sie dann die Behandlung anpassen, um die Betroffenen zu retten. Im schlimmsten Fall müssen sie knappe Ressourcen wie Intensivbetten oder lebensrettende Maschinen verteilen. Ein Team um Forschende des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme hat nun einen Algorithmus entwickelt und mit Methoden des maschinellen Lernens trainiert, um Medizinerinnen und Mediziner mit Vorhersagen der Sterblichkeit zu unterstützen.