Echt gruselig: Diese KI weiß, wann du sterben wirst

Thomas Konrad 2

Forscher der Uniklinik in Stanford haben eine künstliche Intelligenz entwickelt, die vorhersagen kann, wann ein Patient sterben wird. Das ist zwar unheimlich, hat aber einen ernsten Hintergrund.

Echt gruselig: Diese KI weiß, wann du sterben wirst
Bildquelle: Pixabay.

Künstliche Intelligenz: Mit Deep Learning zum wahrscheinlichsten Todeszeitpunkt

Die Informatiker des Uniklinikums nutzen für ihre Arbeit das so genannte Deep Learning: Dabei kommen neuronale Netze zum Einsatz, die Schlüsse aus großen Datensätzen ziehen können.

Die Vorhersage des Todeszeitpunkts basiert auf unzähligen Daten, die bei der Behandlung von tausenden anderen Patienten aufgezeichnet wurden. Das wahrscheinlichste Datum für den Tod eines Patienten kann die künstliche Intelligenz schon 24 Stunden nach der Einlieferung einer Person nennen, so das Versprechen der Forscher.

Künstliche Intelligenz errechnet Tod: Wer will das wissen?

Die künstliche Intelligenz zur Errechnung des Todeszeitpunkts hat einen ernsten Hintergrund: Sie soll es Patienten ermöglichen, die letzten Tage ihres Lebens zuhause verbringen zu können. Das wünschen sich Studien zufolge immerhin 80 Prozent der Amerikaner. Die Realität unterscheidet sich davon deutlich: Rund 60 Prozent der Patienten sterben derzeit während der Behandlung im Krankenhaus.

Algorithmen wolle man in der Uniklinik nicht blind vertrauen, erklärt eine Forscherin der Stanford University. Ärzte spielen auch in einer Welt mit maschinellem Lernen eine wichtige Rolle.

Warum die künstliche Intelligenz einen bestimmten Todeszeitpunkt errechnet, lässt sich übrigens nicht nachvollziehen – das System ist eine Art Black Box. Doch auch das stört die Forscher nicht: Es gehe schließlich nur darum, diejenigen Patienten zu ermitteln, die am meisten von einer palliativen Behandlung profitieren können. Bei der Suche nach den besten Methoden für eine Behandlung kann die KI nämlich nicht helfen.

Quelle: „Improving Palliative Care with Deep Learning“ bei arXiv.org, IEEE Spectrum, heise

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