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iit-Themenband – Künstliche Intelligenz 167 innerhalb einer Klinik zu lokalisieren. Mittels Zeit- und Wegmarken von mehr als 90.000 Patienten über drei Jahre hinweg konnte eine Karte von Patientenbewegun- gen erstellt und ein Kernspintomograph in der Notaufnahme als eine zentrale Quelle für Infektionen mit dem Bakterium identifiziert werden (Murray et al. 2017). Früherkennung und Prävention: Vorbeugen ist besser als Heilen Auf der Grundlage rasch fortschreitender Erkenntnisse zu den molekularen Mecha- nismen unterschiedlichster Krankheiten und deren Diagnose mithilfe von KI rückt die Vision näher, Krankheiten bereits in ihrer Entstehungsphase zu erkennen und zu behandeln. Bei vielen Indikationen könnte eine frühe Therapie die besten Chancen auf Heilung bieten oder sogar komplett und dauerhaft verhindern, dass die Krank- heit ausbricht. Ein Beispiel dafür aus der heutigen Gesundheitsversorgung ist die Behandlung von Personen mit hohem Cholesterinspiegel, die keine Krankheitssymp- tome aufweisen. Mit Arzneimitteln der Gruppe der Statine lassen sich kardiovasku- läre Erkrankungen in vielen Fällen verhindern. Jedoch sind kardiovaskuläre Probleme von einer großen Anzahl an weiteren Einflussfaktoren abhängig, und damit ist nicht klar, welche der behandelten Personen wirklich von der Medikation profitieren, wel- chen die Medikation vielleicht sogar eher schadet und bei welchen wiederum zusätz- liche Präventionsmaßnahmen dringend geboten sind. In einer Studie der Universität Nottingham wurden den bisher angewandten medizinischen Leitlinien vier verschie- dene KI-Systeme gegenübergestellt, um aus einem großen klinischen Datensatz vor- herzusagen, welche Personen in den kommenden zehn Jahren ein kardiovaskuläres Ereignis, wie beispielsweise einen Herzinfarkt, erleiden werden. Alle vier KI-Systeme waren den Leitlinien überlegen. Am besten schnitt der Algorithmus ab, der über neuronale Netze trainiert wurde. Er sagte nicht nur 7,6  Prozent mehr Krankheits- ereignisse korrekt voraus, sondern löste auch 1,6  Prozent seltener falschen Alarm aus aufgrund unkorrekter Ergebnisse. In der Gesamtsumme von 83.000 untersuchten Patientenakten hätten somit weitere 355 Personen identifiziert werden können, bei denen eine präventive Behandlung bzw. Änderung des Lebensstils ein kardiovaskulä- res Ereignis unter Umständen hätten verhindern können. KI könnte somit in diesem konkreten Anwendungsfall Leben retten (Wenig et al. 2017). KI wäre möglicherweise sogar in Lage, auch andere komplexe Krankheiten mit mul- tifaktoriellen Auslösern vorherzusagen, beispielsweise neurodegenerative Erkran- kungen. Im Rahmen einer italienischen Studie konnte eine KI so trainiert werden, dass sie anhand von Gehirnscans mit großer Zuverlässigkeit erkannte, ob ein Patient innerhalb eines Jahrzehnts wahrscheinlich an Alzheimer erkrankt. Dabei wurden mit dem bildgebenden Verfahren der Magnetresonanztomographie kleinste Verände- rungen in den Verbindungen zwischen verschiedenen Gehirnregionen detektiert. Zwar ist die Alzheimer-Demenz bisher nicht heilbar, eine Diagnose im symptomfreien