Die Max-Planck-Gesellschaft berichtet: Am Beispiel von Covid-19 sagt künstliche Intelligenz (Machine Learning) 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. Der Algorithmus lässt sich auch nutzen, um das Sterblichkeitsrisiko bei anderen Erkrankungen vorherzusagen. Den Algorithmus nennen die Forscher Covews, kurz für Covid-19 Early Warning System.
(Quelle: PRESSEMELDUNG DER MAX-PLANCK-GESELLSCHAFT VOM 16. FEBRUAR 2021, gekürzt)
Grundlegender wissenschaftlicher Beitrag:
Real-time prediction of COVID-19 related mortality using electronic health records
Patrick Schwab, Arash Mehrjou, Sonali Parbhoo, Leo Anthony Celi, Jürgen Hetzel, Markus Hofer, Bernhard Schölkopf & Stefan Bauer
Nature Communications volume 12, Article number: 1058 (2021)
