Forschenden des Deutschen Krebsforschungszentrums ist es gelungen, mit Delphi-2M ein KI-Modell zu entwickeln, das aus Daten nationaler elektronischer Gesundheitsdatenbanken nicht nur Risikovorhersagen für die meisten Krebsarten erstellen konnte, sondern auch Prognosen für mehr als 1.000 verschiedene ICD-10-kodierte Krankheiten aus anderen Fachgebieten sowie Todesfälle. Das geht aus einer aktuellen Preprint-Veröffentlichung hervor. Delphi-2M, eine erweiterte Version des KI-Modells Delphi, konnte jede 6. Erkrankung im ersten Jahr mit hoher Treffsicherheit vorhersagen. Ab dem 2. Jahr war eine Vorhersage von jeder 7. Erkrankung in den nachfolgenden Jahren möglich. Delphi-2M wurde mit Daten von 400.000 Teilnehmern der UK Biobank trainiert und mit externen Daten von 1,9 Millionen Dänen validiert. Die Genauigkeit ist vergleichbar mit bestehenden Einzelkrankheitsmodellen, heißt es im Preprint. Gut vorhersagen ließen sich die allgemeine Sterblichkeit und Demenz, Herz-Kreislauf-Erkrankungen lagen im Mittelfeld. Weniger treffsicher war das Modell für die Vorhersage von Asthma oder Migräne. Die KI-basierte Vorhersage der zu erwartenden Krankheitslast könnte künftig das Risikomanagement im Gesundheitswesen deutlich verbessern.
Quelle: Shmatko A et al. medrxiv 2024; DOI: 10.1101/2024.06.07.24308553
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