Für die Tech-Giganten des Silicon Valleys ist die Digitalisierung der Gesundheit der nächste Schritt auf ihrer Mission für eine bessere Welt.
Das funktioniert so: Das Verständnis von Krankheiten ist ein Datenproblem. Solche Probleme lassen sich mit Software lösen und das immer besser, dank Fortschritten bei der künstlichen Intelligenz (KI) und explodierender Rechenleistung. KI übernimmt immer mehr die Rolle einer Ärztin – oder wenigstens die eines Assistenz-Arztes.
Künstliche Intelligenz als Wunderwaffe
KI arbeitet ähnlich wie unsere grauen Zellen. Das Hirn lernt, in dem es Neuronenverbindungen stärkt oder schwächt. KI simuliert die Neuronenverbindungen mit Software, mit sogenannten neuronalen Netzen.
Weil dazu enorme Rechenleistung notwendig ist, galten neuronale Netze bis vor kurzem als ineffizient. Den Durchbruch brachte vor etwa sechs Jahren einerseits bessere Algorithmen und andereseits Grafikkarten, die eigentlich entwickelt wurden, um 3D-Welten in Games zu berechnen. Die Kombination aus neuer Hard- und KI-Software verbesserte die Bilderkennung und senkte gleichzeitig die Kosten. So erstaunt es nicht, dass die aktuellen Einsatzgebiete von KI in der Medizin vor allem bei der Auswertung von visuellem Material liegen.
Die Radiologie-Abteilung des Universtitätsspitals Basel etwa testet ein Programm, das aufgrund von MRI-Aufnahmen lernt, wie ein Tumor aussieht (Bericht in 10vor10). Die Software kann analysieren, wo sich der Tumor gebildet hat, wo Ableger entstanden sind und ob es sich um bösartiges Gewebe handelt. Ein Radiologe benötigt für diese Analyse eine Stunde – der Algorithmus erledigt das in wenigen Minuten.
Grosse Hoffnungen für die Krebs-Prävention
Von KI träumen Informatiker seit es Computer gibt: Software, die sich selber programmiert. Möglich ist das, weil KI aus Daten selbständig lernen kann. So sollen in der Medizin Diagnosen, Prognosen und Therapien massiv verbessert werden.
Daran arbeitet auch Regina Barzilay, Link öffnet in einem neuen Fensterim Browser öffnen. Die Professorin für Computerwissenschaften am Massachusetts Institute of Technology (MIT) legt ihren Fokus auf die Früherkennung von Brustkrebs. Sie weiss aus eigener Erfahrung, wie wichtig das ist: Vor einigen Jahren ist sie selber an Brustkrebs erkrankt. Der Tumor wäre auf den Röntgenbildern eigentlich bereits zwei Jahre vor der Diagnose sichtbar gewesen. Bloss merkte das keiner der Ärzte.
Für Regina Barzilay war das ein Schlüsselerlebnis: «Es ist beängstigend, das künstliche Intelligenz bei der Erkennung von Krebs noch nicht zum Einsatz kommt!» stellte sie damals fest.
Also begann sie selber, Maschinen so zu trainieren, dass diese auf Bildern schon früh das Hinweise für eine Erkrankung erkennen können. Auf Mammografie-Scans der sogenannten «Brustdichte» diagnostiziert ihr Algorithmus mittlerweile zu 86% korrekt das Risiko von Brustkrebs – 2% besser es menschliche Radiologen tun.
Teenager programmiert Risikoanalyse per App
Genau wie Regina Barzilay störte sich auch der 17-jährige Abu an der Tatsache, dass es bei Mammografien zu vielen Fehldiagnosen kommt. Abu begann, sich mit Youtube-Videos das Programmieren mit Googles KI-Software Tensorflow beizubringen. Er entwickelte eine App, die Radiologen bei der Risikoabschätzung unterstützt.
Die Arbeit des Schülers beeindruckte Google so sehr, dass der Konzern den 17-Jährigen zu einer Entwicklerkonferenz einlud und seine Geschichte im Rahmen der Keynote zeigte.
Ob die App in Zukunft einmal wirklich zur Brustkrebsdiagnose eingesetzt werden kann, ist offen. Google ging es in erster Linie darum, zu beweisen, dass die Technologie des Konzerns das Potenzial hat, die Welt zu verbessern.
Ein Arzt in jeder Zelle
Längst verfolgen die Tech-Konzerne noch viel verrücktere Visionen. Sie stellen sich die Frage, ob es möglich ist, DNA zu bearbeiten wie ein
Computerprogramm, die menschliche Biologie wie Software zu programmieren. Microsofts Biological Computation Group im britischen Cambridge betrachtet biologische Prozesse wie Informationsverarbeitungs-prozesse.
Das bedeutet: Wenn man weiss, wie man Computer programmiert, sollte man auch Zellen programmieren können. Wenn sich herausfinden lässt, wie Zellen Entscheidungen treffen, könnte man mit einer neuen Programmiersprache
auch Zellen steuern.
Die Vision: Ein molekularer DNA-Computer als «Arzt in der Zelle», der Krebs in erkennt und der Zelle dann den Selbstmord befiehlt.
