Das Delphi-2M genannte Modell sehe Erkrankungsraten für mehr als tausend Krankheiten für mehrere Jahre voraus, behaupten die Forscher in einem Beitrag in der Fachzeitschrift "Nature". Delphi-2M beruht demnach auf der gleichen Technologie wie der populäre KI-Chatbot ChatGPT.

Den Angaben zufolge trainierten die Wissenschaftler die KI mit Daten aus der britischen biomedizinischen Datenbank Biobank. Diese enthält Informationen zu rund einer halben Million Menschen. Die von Delphi-2M auf dieser Grundlage erstellten Vorhersagen glichen die Forscher dann mit den Datensätzen von zwei Millionen Menschen in der Datenbank des Gesundheitssystems in Dänemark ab.

Delphi-2M lerne Muster in Gesundheitsdaten und vorangegangenen Diagnosen sowie in welchen Kombinationen und welcher Reihenfolge diese aufträten, sagte Moritz Gerstung vom Deutschen Krebsforschungszentrum in Heidelberg. Dies mache für die Gesundheit relevante Vorhersagen möglich. So könne es etwa herausfinden, welche Menschen ein deutlich erhöhtes oder deutlich niedrigeres Risiko für Herzinfarkte aufwiesen.

Die Forscher hoffen, dass mit dem Modell Krankheitsrisiken bereits frühzeitig erkannt und klinische Eingriffe möglich werden. Bei einer breit angelegten Verwendung könnten solche KI-Modelle dabei helfen, Ressourcen im Gesundheitssystem effizienter einzusetzen.

Das KI-Modell Delphi-2M ist nach Angaben der Wissenschaftler allerdings noch nicht bereit für den Einsatz in Kliniken. Nach Einschätzung von Peter Bannister vom britischen Forschernetzwerk IET müssen etwa Verzerrungen in der britischen wie der dänischen Gesundheitsdatenbank in Bezug auf Alter und Ethnie berücksichtigt werden.

An der Arbeit beteiligt waren Forscher mehrerer Institute aus Baden-Württemberg, darunter neben dem DKFZ auch das Robert-Bosch-Zentrum für Tumorerkrankungen in Stuttgart und das Universitätsklinikum Tübingen.