Künstliche Intelligenz sagte Krankheitsausbruch in Wuhan voraus

CNStock

Toronto – Ein Algorithmus der kanadischen Firma BlueDot hat bereits eine Woche früher als die US Centers for Disease Control and Prevention (CDC) vor dem Ausbruch einer neuen Krankheit im chinesischen Wuhan gewarnt. Zudem habe die künstliche Intelligenz (KI) den weiteren Verbreitungsweg voraussagen können. Das berichtete der Arzt und Gründer des Unternehmens, Kamran Khan, dem Onlinemagazin Wired vor einigen Tagen in einem Interview.

Seinen Angaben nach sendete BlueDot bereits am 31. Dezember 2019 eine Reisewarnung an seine Kunden. Darunter fänden sich Fluggesellschaften, Krankenhäuser der betroffe­nen Region sowie zwölf Staatsregierungen, gab Khan an. Die KI sah somit die Krankheits­welle in Wuhan eine Woche vor den Experten des CDC und zehn Tage vor der Weltge­sund­heitsorganisation (WHO) kommen, sagte der Infektiologe.

Die KI seines Unternehmens durchsuche keine sozialen Medien – deren Daten zu un­struk­turiert seien –, sondern regionale Nachrichten in 65 Sprachen, offizielle staatliche Gesundheitswarnungen, Meldungen über Tier- und Pflanzenkrankheiten sowie entspre­chen­de Foren und Blogs. Zudem habe das Programm Zugriff auf internationale Fluggast­datenbanken, erklärte Khan.

Besonders Letzteres habe es ermöglicht, eine korrekte Vorhersage über die Verbreitung des Virus in den ersten Tagen nach dem Auftreten zu treffen: aus Wuhan nach Bangkok, Seoul, Taipei und Tokyo. Das gelinge der KI jedoch nicht völlig ohne menschliches Zutun.

Nachdem das Programm alle Daten ausgewertet habe, setzten sich Epidemiologen daran, die gezogenen Schlussfolgerungen auf ihre Wissenschaftlichkeit zu prüfen. Erst nach dieser Kombination von künstlicher und menschlicher Intelligenz würden Warnungen verschickt, erklärte der Gründer der Firma.

„Wir wissen, dass man sich nicht darauf verlassen kann, dass Regierungen Informationen rechtzeitig bereitstellen“, sagte Khan mit Blick auf die chinesische Regierung. Das CDC und die WHO seien jedoch gerade auf diese offizielle Informationsweitergabe angewie­sen. Nach seiner Arbeit als Infektionsspezialist in Krankenhäusern in Toronto während der SARS-Epidemie 2003 habe er die Idee entwickelt, Krankheiten global besser verfolgen zu wollen.

Maschinelles Lernen verzeichnet Erfolgsgeschichte

Dem Computerprogramm hatte man mithilfe maschinellen Lernens beigebracht, natürli­che menschliche Sprache so differenziert zu unterscheiden, dass sie „erkennen kann, ob es einen Ausbruch von Anthrax in der Mongolei gibt oder eine Reunion der Heavy-Metal-Band Anthrax“, erklärte Khan. So könne die KI „Nachrichten über mögliche Ausbrüche, kleine Gerüchte in Foren oder Blogs und Hinweise auf ungewöhnliche Ereignisse aufneh­men", sagte er weiter.

Das Team, bestehend aus 40 Seuchenexperten und Programmierern, habe ihre Erfahrun­gen mehrfach in Journals wie dem New England Journal of Medicine oder The Lancet publiziert.

Seit dem Start im Jahr 2008 als BioDiaspora-Forschungsprogramm des St. Michael’s Kran­kenhauses in Toronto untersucht Khan die Übertragung von Krankheiten im öffentlichen Flugverkehr. Bereits 2009 sagte der Algorithmus demnach den Verlauf der Influenza-Pan­demie voraus.

Mit 9,4 Millionen US-Dollar an Risikokapital und nach der Umbenennung zu BlueDot im Jahr 2014 konnten die KI-Risikomodelle von BlueDot die Ausbreitung des Ebola-Virus aus West Afrika heraus vorhersagen, heißt es auf der Unternehmenswebsite.

2016 schlug das System erneut Alarm, diesmal vor dem Ausbruch des Zika-Virus in Florida – bis dahin nur aus Südamerika bekannt. Die Computermodelle sollten Recht behalten: Es kam zu Zika-Fällen, allerdings erst sechs Monate später. © jff/aerzteblatt.de