KI als Unterstützung im Kampf gegen Covid-19

von | 3. Apr. 2020 | Künstliche Intelligenz

Die Anzahl an Coronavirus-infizierten steigt weiterhin rasant an. Bislang gibt es noch keine Therapien und Impfstoffe gegen den gefährlichen Erreger. Im Wettlauf gegen die Zeit setzen Forscher und Ärzte nun auf Künstliche Intelligenz, genauer gesagt Deep und Machine Learning Methoden, um die weitere Ausbreitung von Covid-19 zu verhindern. 

Im Folgenden stellen wir eine Auswahl spannender KI-Projekte vor, die Ärzte und Wissenschaftler im Kampf gegen Corona unterstützen sollen.

 

KI berechnet die Pandemie Ausbreitung

Mittels künstlicher Intelligenz kann die Verbreitung von Covid-19 berechnet werden. Ein kanadisches Start-up namens BlueDot war mit seinen Berechnungen sogar neun Tage schneller, als die Weltgesundheitsorganisation WHO. Das Unternehmen durchsuchte das Internet nach auffälligen Entwicklungen. Dazu analysierte es Behördeninformationen, Flugbewegungen, Nachrichtenseiten, u.v.m. und lies die Erkenntnisse anschließend von Epidemiologen bewerten. Die Genauigkeit der Aussagen von BlueDot ist erstaunlich. Sie konnten sowohl korrekt vorhersagen, dass die Epidemie in Wuhan, China, ausgebrochen ist, als auch, welche Städte als nächstes betroffen sein werden. Solche Informationen sind sehr nützlich im Kampf gegen Corona, da sie als Grundlage für politische Entscheidungen, wie z.B. Kontakt- und Reiseverbote herangezogen werden.

Künstliche Intelligenz hilft bei der Entwicklung von Medikamenten und Impfstoffen für Covid-19

Weltweit forschen Wissenschaftler derzeit an einem Impfstoff gegen Covid-19. Entscheidend für die Wirksamkeit ist dabei die Proteinstruktur des Erregers. Denn diese gibt Aufschluss darüber, welche Antikörper geeignet sind, um den Virus zu neutralisieren. Allerdings benötigen Forscher für eine Strukturbestimmung i.d.R. mehrere Monate. In wenigen Fällen erweisen sich Strukturen sogar als unlösbar. Unternehmen, wie DeepMind, wollen Strukturbiologen und Virologen mit Deep Learning Algorithmen bei ihrer Forschung unterstützen. Mit der neusten Version des AlphaFold-Systems entwickelt DeepMind Strukturvorhersagen für Proteine, die noch nicht ausreichend untersucht wurden, aber mit dem Corona-Virus in Verbindung gebracht werden. Das Deep Learning-Modell bedient sich der „freien Modellierung“: Es liefert präzise Vorhersagen über die Struktur eines Proteins, obwohl bislang keine vergleichbaren Proteinstrukturen bekannt sind. Die Vorhersagen sind bislang nicht experimentell verifiziert, sollen aber laut DeepMind als Basis zur Hypothesenbildung für die experimentelle Entwicklung von Therapeutika dienen und Forschern helfen das Virus besser zu verstehen.

Einen weiteren wichtigen Beitrag zur Forschung von geeigneten Medikamenten liefert das britische Start-up BenevolentAI. Das Unternehmen stellt eine großen Datensatz an strukturierten biomedizinischen Informationen zur Verfügung, der durch Machine Learning-Modelle z.B. aus wissenschaftlicher Literatur gewonnen wurde. BenevolentAI wurde eingesetzt, um bereits zugelassene Medikamente zu identifizieren, die den Prozess der Infektion blockieren können. Das Resultat: Forscher erkannten, dass die Wirkstoffkombination Anti-HIV-Lopinavir und Ritonavir, welches für die Therapie von HIV und der Wirkstoff Baricitinib, der gegen rheumatoide Arthritis eingesetzt wird, die Fähigkeit zur Infektionshemmung besitzen.  

Deep-Learning Algorithmen werten CT-Aufnahmen aus und unterstützen Ärzte bei der Diagnose-Findung

Die Symptome von Covid-19, wie Fieber, Müdigkeit und trockener Husten sind der einer normalen, vergleichsweise harmlosen Grippe sehr ähnlich. Um Krankenhäuser zu entlasten ist daher eine schnelle und präzise Vorqualifizierung der Patienten essentiell. Ein Forschungsinstitut des Konzerns Alibaba hat sich genau dieser Problemstellung angenommen und hat einen Algorithmus entwickelt, der Computertomografie-Aufnahmen (CT) der Lunge auswertet. Trainiert wurde das Deep Learning Modell mit Bildern und Daten von 5.000 bestätigten Corona-Patienten. Anhand dieses Datensatzes hat das System gelernt, welche Merkmale für eine infizierte Lunge sprechen und kann so innerhalb von 20 sec. eine zu 96 % valide Diagnose treffen. Alibabas Software wird bereits in 100 Krankenhäusern in China getestet und unterstützt Ärzte dabei die richtigen Entscheidungen schneller zu treffen.

Corona-Datensätze auf Kaggle Open Source verfügbar

Wenn auch du bei der Bekämpfung des Viruses mithelfen möchtest, dann schau doch mal auf Kaggle vorbei. Denn die amerikanische Regierung hat in Zusammenarbeit mit vielen Unternehmen zu einem KI-Wettbewerb aufgerufen. Täglich werden deshalb auf Kaggle Datensätze von bestätigten Corona-Infizierten veröffentlicht. Diese enthalten wichtige Informationen, wie Alter und Geschlecht, Datum, Diagnose und den jeweiligen Ort. Die Datensätze können mittels Data Science Methoden ausgewertet und so Prognosemodelle erstellt werden. Diese wiederum können dann für die Bewertung von politischen Entscheidungen, der Effizienz von medizinischen Wirkstoffen oder wirtschaftlichen Auswirkungen helfen.

 

Künstliche Intelligenz unterstützt und entlastet Forscher und Ärzte bei der Bewältigung der Corona-Krise. Dabei liefern die Deep und Machine Learning-Algorithmen schnelle und Präzise Daten, die als Grundlage für politische Entscheidungsfindungen und der Entwicklung von Medikamenten herangezogen werden.

 

weitere Quellen:

ZEIT ONLINE GmbH 

Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO

 

Ramona Knoll, Marketingmanagerin

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