Im Dezember 2016 hatten wir schon einmal über Künstliche Intelligenz (KI) berichtet (Link), die auf neuronalen Netzen basiert – und die möglichen Folgen für die Medizin. Aufhänger damals war die Tatsache, dass Googles KI-Maschine AlphaGo den amtierenden Weltmeister Lee Sedol kurzerhand vom Brett gefegt hatte.

Am 19. Oktober 2017 erschien jetzt in Nature ein Beitrag über AlphaGo Zero, den jüngsten Spross der Familie. Er läuft auf deutlich einfacherer Hardware und bekam keine Tipps für gute Strategien – nur die Spielregeln. AlphaGo Zero spielte in wenigen Tagen fast 5 Millionen Partien gegen sich selbst und lernte aus seinen Fehlern. Dann trat AlphaGo Zero für 100 Partien gegen das System an, das Lee Sedol 2016 geschlagen hatte und gewann 100:0. Der Rechner ohne menschliches Zutun schlägt den Rechner mit menschlichem Zutun.

Auf neuronalen Netzen basierende Systeme lassen sich immer dann einsetzen, wenn sich ein Problem ausreichend exakt beschreiben lässt. Womöglich können und werden wir dann nicht verstehen, was die Maschine sich erdacht hat. Aber was soll’s, Hauptsache die Sache funktioniert. Und nach den Brettspielen könnten Diagnosealgorithmen einer der nächsten Schritte sein – und KI ans Krankenbett bringen.

KI ist auch die Grundlage des Diagnosesystems Ada. Die App fragt den Nutzer nach seinen Symptomen und erstellt auf Basis der Angaben einen Diagnosehinweis , mit dem „Patienten sich dazu entscheiden, persönlichen Kontakt zu ihrem behandelnden Arzt aufzunehmen, um anschließend die richtige Therapie zu erhalten.“ So der Hersteller Ada Health. Ada ist seit rund einem Jahr in einer englischsprachigen Version auf dem Markt und seit Anfang Oktober 2017 jetzt auch auf Deutsch für Android und iOS.

Der Hersteller sieht das Angebot nicht als Konkurrenz, sondern als Ergänzung zum Gesundheitssystem – um „das weltweite Problem des schlechten und zu mühsamen Zugangs zu Ärzten zu verbessern.“  Die Medizinische Hochschule Hannover will gemeinsam mit dem Hersteller das Potenzial in Hinblick auf frühzeitige Diagnosen von seltenen Erkrankungen evaluieren.