Algorithmen in der Medizin

Orakel des Todes

Auch in der Medizin kommt Künstliche Intelligenz zum Einsatz. Inzwischen können Algorithmen sogar den Zeitraum des Todes vorhersagen. Warum sich dabei Chancen und Risiken zugleich auftun.
25.01.2018, 06:53
Lesedauer: 5 Min
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Von Helge Hommers

Bremen. Algorithmen sind aus dem digitalen Alltag nicht mehr wegzudenken: In Navigationsgeräten ermitteln sie den schnell­sten Weg zum Ziel, sie schlagen dem Facebook-Nutzer anhand seines Bekanntenkreises potenzielle Freunde vor und erkennen individuelle Vorlieben, woraus sie Kaufempfehlungen erstellen. Nach Auffassung einer Gruppe von US-amerikanischen Professoren der kalifornischen Universität Stanford können sie aber noch mehr: Ihren Erkenntnissen zufolge ist ein Algorithmus sogar in der Lage, den Todeszeitpunkt auf wenige Monate einzugrenzen.

Die Forscher haben die Patientendaten von rund zwei Millionen Erwachsenen und Kindern in eine Datenbank eingegeben und untersuchen lassen. Ein daraus entwickelter Algorithmus soll anhand der Ergebnisse bestimmen können, mit welcher Wahrscheinlichkeit innerhalb der kommenden drei bis zwölf Monate der Tod des Patienten eintreten wird.

Schon im vergangenen Jahr hatten britische Wissenschaftler eine ähnliche Studie vorgestellt. Sie speisten die Patientenakten von 256 herzkranken Patienten in eine Datenbank ein, die daraufhin aus Blutanalysen, medizinischen Scans und der jeweiligen Krankengeschichte den möglichen Verlauf von Herzkrankheiten ermittelte. Aus diesen Daten wurde ein Algorithmus errechnet, der bei Auffälligkeiten einschätzt, wie wahrscheinlich ein Ableben in den kommenden fünf Jahren ist. Laut der Entwickler der Studie trifft die Vorhersage in vier von fünf Fällen zu. Ärzte kommen ihren Angaben zufolge nur in etwa 60 Prozent der Fälle auf eine zutreffende Prognose.

Dies habe einen einfachen Grund, wie Neuroradiologe Michael Forsting vom Universitätsklinikum Essen sagt: „Bei Algorithmen fließen viel mehr Parameter in die Prognose ein als ein Arzt je berücksichtigen könnte.“ Zugleich grenzen Algorithmen andere, unerwünschte Parameter aus, die zu dramatischen Fehleinschätzungen vonseiten der Ärzte führen können. Sympathie und Rücksichtnahme blendet ein Algorithmus aus, ein Arzt womöglich Fall nicht. „Der Ansatz, dass ein Mensch genauer als ein Algorithmus analysieren kann, ist nicht gegeben“, sagt Forsting. Künstliche Intelligenz stelle in der Medizin aber nur eine zusätzliche Hilfe dar, dem Arzt werde lediglich eine weitere Perspektive eröffnet. Grundsätzlich rät Forsting Ärzten, alle medizinischen Tools zu nutzen, die ihnen zur Verfügung stehen. „Tools sollten allerdings nie allein über irgendeinen Aspekt des Patientenschicksals entscheiden dürfen“, sagt er. Nach Ansicht der Projektentwickler kann die Berechnung der Sterbewahrscheinlichkeit in vielerlei Hinsicht hilfreich sein. So könnten Patienten mit den Informationen bereits frühzeitig weitreichende Entscheidungen hinsichtlich ihres Ablebens treffen. „Für den ein oder anderen Patienten ist es wichtig, zu wissen, wie viele Monate er noch zu leben hat, um dementsprechend planen zu können“, sagt Forsting. Wer etwa an Krebs leidet, soll dank der Vorhersage besser abwägen können, ob er noch eine qualvolle Chemotherapie beginnen oder auf diese verzichten und statt auf einer Intensivstation lieber im Kreis der Familie seine letzten Tage verbringen möchte. Ärzte könnten früh wichtige Gespräche führen und letzte mögliche Maßnahmen, wie etwa das Abschalten von lebenserhaltenden Maschinen, rechtzeitig im Gespräch mit den Betroffenen klären. Vor allem in der Palliativpflege, also bei Maßnahmen für Patienten, bei denen kaum Heilungsschancen bestehen, sehen die Projektentwickler Potenzial, dass ihre Algorithmen zu Verbesserungen führen.

Oliver Bendel, Autor und Wirtschaftsinformatiker aus Zürich, vermutet hingegen, dass das Wissen über das eigene Todesdatum „aufgeklärte Bürger beunruhigen“ und möglicherweise Ängste schüren wird. Auch das Argument, dass Menschen ihr Leben intensiver leben, wenn sie wissen, wie lange sie noch zu leben haben, sieht er nicht als gegeben an. Seiner Ansicht nach werden die meisten Menschen daher gar nicht wissen wollen, wann sie sterben werden. Schon den Prozess der Auswertung der erhobenen Daten aus der Krankheitsgeschichte der Patienten halten Kritiker für bedenklich. Denn da die Analyse über das sogenannte maschinelle Lernen und damit über die Generierung von Beispielen erfolgt, ist nicht eindeutig geklärt, wieso die jeweilige Einschätzung hinsichtlich der Überlebenschancen gegeben wurde. „Einen Algorithmus offenzulegen, bedeutet noch nicht, dass der Arzt oder Patient ihn auch versteht. Und wenn die Maschine dazulernt, muss nicht einmal dem Entwickler klar sein, welches Resultat zu erwarten ist“, sagt Bendel. Selbst die Schöpfer der Algorithmen zur Sterbewahrscheinlichkeit wissen nicht genau, was zu den letztendlichen Schlüssen geführt hat. Es entstehe das Risiko, dass Ärzte etwas beurteilen, was sie unter Umständen gar nicht begriffen haben. Auch Urban Wiesing, Medizinethiker von der Universität Tübingen, hat Bedenken: „Prognosen werden immer Prognosen bleiben und dadurch ungewiss sein“, sagt Wiesing. „Es wird immer Aspekte geben, die ein Computer nicht vorhersehen kann“.

Kritiker merken an, das selbst bei noch so genauer Auswertung der Daten die Konstitution der Psyche des Patienten nicht berücksichtigt wird. Auch bei der schlimmstmöglichen Diagnose kann ein Patient einen solchen Willen entwickeln, die Krankheit zu besiegen, dass er es auch schafft. In manchen Fällen sogar eher noch als jemand, dessen Chancen zwar laut der errechneten Wahrscheinlichkeit viel höher stehen, der aber nicht über einen derartigen Überlebenswillen verfügt. Neuroradiologe Forsting ist hingegen der Ansicht, dass Künstliche Intelligenz auch das lernen kann. Er ist überzeugt, dass ein Algorithmus mit wenigen Fragen in der Lage ist, verlässliche Aussagen zum Überlebenswillen zu treffen.

Einige Experten warnen, dass Krankenversicherungen die Algorithmen zur Sterbewahrscheinlichkeit zweckentfremden könnten. Für gesetzliche Krankenkassen ist das Thema allerdings irrelevant. Das bestätigt auch Jörn Hons, Pressesprecher der AOK Bremen/Bremerhaven: „Generell spielt der Gesundheitszustand bei den gesetzlichen Krankenkassen keine Rolle“, sagt Hons. Dies habe einen einfachen Grund: Für die Beitragsbemessung dürfe das Gesundheitsrisiko nicht herangezogen werden. Die Erhebung von personenbezogenen Daten, beispielsweise über soziale Netzwerke, ist ebenfalls „schlicht verboten“, wie Hons sagt. Demzufolge sei auch ein Algorithmus, der den Todeszeitpunkt errechnet, für gesetzliche Krankenkassen bedeutungslos.

Für die privaten Krankenversicherungen trifft das nach Befürchtungen von Kritikern nicht zu. Diese könnten einen solchen Algorithmus möglicherweise für die Kalkulation und daher als Ausschlusskriterium nutzen. Potenzielle Versicherte könnten abgewiesen werden, weil die Kosten für eine Behandlung als zu hoch eingestuft werden. Ebenso könnten bestimmte Therapien bei einer gewissen Aussichtslosigkeit verweigert, teure Untersuchungen mit Verweis auf die Sterbewahrscheinlichkeit ausgesetzt werden. Aber auch als Einschlusskriterium könnte ein Sterbe-Algorithmus interessant sein. Denn wer nicht mehr lange zu leben hat, wird aller Wahrscheinlichkeit nach nur kurzfristig Kosten verursachen.

„So weit wird es aber nicht kommen“, sagt zumindest der Neuroradiologe Forsting. Er findet die Vorstellung, dass ein solches Zweckdenken bei den privaten Krankenversicherern vorherrschen könnte, einfach „absurd“.

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