Google entwickelte eine Form von künstlicher Intelligenz, die auf Basis der gesammelten Informationen mit 95-prozentiger Sicherheit bestimmen kann, ob eine Person stirbt, die ins Krankenhaus eingeliefert wird.

Von Redaktion

Googles immerwährender Versuch, so viele Informationen wie möglich über Sie zu erhalten, ist gerade in ein ziemlich unheimliches Gebiet übergegangen. Die künstliche Intelligenz (KI) der Technologiefirma ist jetzt so weit fortgeschritten, dass sie vorhersagen kann, wann Sie mit 95 Prozent Genauigkeit sterben werden. Zumindest dann, wenn Sie ins Krankenhaus eingeliefert werden.

Die Dinge befinden sich auf dem Weg zum Makabren, wenn es um technologische Fortschritte geht. Nichts ist so makaber wie die Ankündigung von Googles Fähigkeit, mithilfe künstlicher Intelligenz Ihren Tod mit erstaunlicher Genauigkeit vorauszusagen. Wie IFL Science berichtet, wird die neue Fähigkeit, künstliche Intelligenz zur Vorhersage des Todes zu verwenden, in einer Studie vorgestellt, die kürzlich in der npj Digital Medicine veröffentlicht wurde. Die Studie beinhaltet neue künstliche Intelligenz, an der das Google Medical Brain Team gearbeitet hat. Die KI wurde darauf trainiert, vorherzusagen, wie wahrscheinlich es ist, dass Patienten, die in ein Krankenhaus kommen, schlussendlich überleben werden.

Als ob die Dinge nicht gruselig genug wären, stellen Sie sich vor, wie entsetzlich der Einsatz dieser Technologie sein könnte, wenn die Regierung jemals die vollständige Kontrolle über das Gesundheitssystem erlangen würde. Googles KI würde einfach sagen, dass es keine hohe Wahrscheinlichkeit gibt, dass eine Person lebend aus dem Krankenhaus kommt, so dass keine Pflege gegeben wird. Die Menschheit ist definitiv devolvierend.

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Insgesamt ergab die Studie, so IFL Science, dass die KI in der Lage war, die Sterblichkeit 24 Stunden nach der Aufnahme mit einer Genauigkeit von 95 Prozent in einem der getesteten Krankenhäuser und 93 Prozent bei den anderen zu prognostizieren. Dies war signifikant besser als das herkömmliche prädiktive Modell des Krankenhauses (der erweiterte Frühwarnwert), das die Mortalität mit einer Genauigkeit von 85 bzw. 86 Prozent vorhersagte.

In einem Fall, über den in der Studie berichtet wird, wurde eine Patientin mit Brustkrebs im Spätstadium in ein Krankenhaus eingeliefert. Ihre Lungen waren mit Flüssigkeit gefüllt, sie wurde von mehreren Ärzten untersucht und dann einem Scan unterzogen. Nach der Einschätzung des Krankenhauses hatte sie eine 9,3-prozentige Chance, während ihres Aufenthaltes zu sterben, basierend auf ihren Vitalwerten wie Atemfrequenz, Blutdruck und Puls. Googles KI führte auch eine eigene Bewertung derselben Patientin durch und bewertete 175.639 Datenpunkte aus ihren Aufzeichnungen, schreiben die Forscher in ihrer Studie. Dazu gehören Datenpunkte, die bei Patientenbewertungen normalerweise nicht berücksichtigt werden. Die KI konnte früher auf unerreichbare Daten wie PDF-Dateien von Ärzten und Krankenschwestern zugreifen, die Hinweise auf maligne Pleuraergüsse (Flüssigkeitsansammlungen um die Lunge herum) und ein potenzielles Druckgeschwürrisiko aufwiesen. Betrachtet man diese Daten, so setzte die AI das Todesrisiko der Patientin während ihres Aufenthalts bei 19,9 Prozent. Sie starb 10 Tage nach der Aufnahme.

Die Genauigkeit der Vorhersagen wurde auf die zusätzlichen Daten zurückgeführt, die die KI im Vergleich zu dem, was ein Mensch tun kann, zurückgreifen konnte. Normalerweise ist es bei der Vorhersage von Patientenergebnissen der zeitraubende Teil, alle Daten in einem lesbaren Format zusammenzufassen, sagte Nigam Shah, Professor an der Stanford University, gegenüber Bloomberg. "Im Allgemeinen haben sich frühere Arbeiten auf eine Teilmenge von Funktionen konzentriert, die in der elektronischen Patientenakte verfügbar sind, und nicht auf alle Daten, die dort verfügbar sind", schreiben die Autoren in ihrer Studie. "Dazu gehören klinische Freitextnotizen sowie große Mengen strukturierter und halbstrukturierter Daten."

Und nun stellen Sie sich vor, diese KI wird mit sämtlichen über einen Menschen verfügbaren Daten gefüttert, inklusive den in der Familie vorkommenden Krankheiten und den Gesundheitsdaten von Eltern, Großeltern und Geschwistern. Dazu noch eine Riskoabschätzung hinsichtlich des eigenen Lebensstils, der Ernährungsgewohnheiten und so weiter – und schon könnte dieses Programm sogar diverse Wahrscheinlichkeiten (ausgenommen von Zufällen) berechnen und z.B. sagen, eine Person stirbt zu 90 Prozent im Altersbereich von 60 bis 64 Jahren an einem bestimmten Krebs, wenn er nicht zuvor schon mit 80-prozentiger Wahrscheinlichkeit etwa im Alter von 45-49 bei einem Motorradunfall stirbt. Und solche Berechnungen sind durchaus machbar und möglich, wenn man die entsprechenden Datensätze hat und sie auch auswerten kann. Google ist auf dem besten Weg dort hin.

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