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MV aktuell Wann kommt der Tod? Stralsunder Wissenschaftler können Lebenserwartung errechnen
Nachrichten MV aktuell Wann kommt der Tod? Stralsunder Wissenschaftler können Lebenserwartung errechnen
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23:01 24.07.2019
Der Stralsunder Professor Thomas Mayrhofer hat ein Modell mitentwickelt, mit dessen Hilfe man die Lebenserwartung statistisch errechnen kann.
Der Stralsunder Professor Thomas Mayrhofer hat ein Modell mitentwickelt, mit dessen Hilfe man die Lebenserwartung statistisch errechnen kann. Quelle: Timo Roth
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Stralsund

Diese Frage gehört bisher zu den Geheimnissen jedes Menschen – so geheim, dass man den Termin selbst nicht kennt. Wann muss ich sterben? Es mag einem im Alltag zu Gelassenheit verhelfen, den Zeitpunkt seines Ablebens besser nicht genau zu wissen, dennoch könnten Mediziner gezielter präventiv eingreifen. Mit deutlich größeren Chancen, das Leben dann noch zu verlängern. Treten erste spürbare Symptome einer schweren Erkrankung auf, ist das schwieriger.

Der Stralsunder Wissenschaftler Prof. Thomas Mayrhofer hat gemeinsam mit Kollegen der Harvard University eine künstliche Intelligenz entwickelt, die die Sterblichkeit von Menschen prognostizieren kann – von gesunden wie erkrankten.

Röntgenaufnahmen verraten mehr als gedacht

„Wir verwenden dazu Röntgenbilder, in denen viel mehr Informationen stecken, als bisher in der Medizin verwendet werden“, sagt Mayrhofer. Der 38-Jährige ist an der Hochschule Stralsund Lehrstuhlinhaber für Volkswirtschaftslehre und Experte für Gesundheitsökonomie. Er hat zuvor selbst für längere Zeit in verschiedenen Einrichtungen in den USA geforscht, unter anderem an der Harvard Medical School der Harvard University. An die Hochschule Stralsund wechselte er der Familie und der schönen Region wegen.

Kommentar: Forschung für das Leben

Wer ihm zuhört, begreift rasch, dass es Mayrhofer nicht darum geht, ethische Grenzen auszutesten, sondern medizinische Untersuchungen, die wie Röntgenaufnahmen ohnehin gemacht werden, deutlich gründlicher auszuwerten, als dies bisher der Fall ist. „Unsere Maschine“, wie Mayrhofer das System im direkten Gespräch gern nennt, „kann jedes Röntgenbild bis auf das letzte Pixel auslesen. Das schafft kein Arzt.“ So verschwinden nach einem kurzen kritischen Blick jedes Jahr Millionen Röntgenaufnahmen in Archiven auf Festplatten von Krankenhäusern und Arztpraxen, ohne je alles erkannt zu haben, was sie wirklich zeigen.

„Maschine“ mit 85 000 Aufnahmen gefüttert

Die Wissenschaftler in Stralsund und an der Harvard University in Boston haben für die erste derartige Studie weltweit ein neuronales Netzwerk geschaffen. Dies ist ein Computer, in dem ein Algorithmus vergleichbar mit Prozessen im menschlichen Gehirn arbeitet – eine künstliche Intelligenz. Der Rechner lernt von selbst, passt aber unter keinen Schreibtisch, sondern braucht einen eigenen Serverschrank. Neuronale Netzwerke – wenn auch in kleinerem Maßstab – sind längst auf dem Vormarsch, etwa in Smartphones, die sich mit dem Gesicht entsperren lassen, oder in autonom fahrenden Autos.

Für die Studie ist „die Maschine“ mit 85 000 Röntgenbildern von 42 000 Patienten trainiert und danach an 16 000 Fällen getestet worden, ohne die Bilder zu kennen. „Zusätzlich zu den Aufnahmen haben wir nur eine weitere Information eingespeist: „Den Fakt, ob der Mensch innerhalb von zwölf Jahren nach der Röntgenuntersuchung verstorben ist oder nicht“, erklärt Mayrhofer. Weitere Daten, wie Geschlecht, Alter, Gewicht, Raucher oder Nichtraucher und andere, seien nicht hinzugefügt worden. „Das zeigt, dass wir, was die Genauigkeit angeht, noch sehr viel Potenzial nach oben haben.“

Algorithmus teilt in Risikoklassen auf

Im Ergebnis errechnet der intelligente Computer aus den digitalen Daten der Bilder in fünf verschiedenen Risikoklassen, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, nach spätestens zwölf Jahren nicht mehr am Leben zu sein. In der höchsten Klasse liegt die Sterblichkeit bei 53 Prozent. Mayrhofer: „Das wäre mit dem Werfen einer Münze vergleichbar.“ Das Sterberisiko in der niedrigsten Gruppe liegt bei vier Prozent. Der Algorithmus benötigt weniger als eine halbe Sekunde, das zu entscheiden.

Für die Studie seien ausschließlich Röntgenbilder des Oberkörpers verwendet worden. Die Aufnahme des Brustkorbs sei dem Stralsunder Wissenschaftler zufolge „die häufigste radiologische Untersuchung überhaupt. Meist geht es dabei um die Beantwortung gezielter Fragestellungen, also hat der Patient eine Lungenentzündung oder nicht.“ Deshalb seien nur Bilder verwendet worden, die ohnehin vorlagen.

„Unser System kann mehr“

Auch wenn der Computer mehrere Todesursachen voraussagen kann, glaubt Mayrhofer, dass jemand, der weiß, dass er mit großer Wahrscheinlichkeit an Lungenkrebs stirbt, eher bereit ist, frühzeitig an einem Lungenkrebs-Screening teilzunehmen. „Das ist mit den heutigen Methoden längst nicht der Fall.“

Der Neuro-Computer könne aber verschiedene Todesursachen voraussagen, auch Herz-Kreislauferkrankungen, auf die nach wie vor die meisten Todesfälle zurückgehen. „Unser System darf daher nicht als bloßer Lungenkrebs-Detektor verstanden werden. Es kann mehr.“ Ziel der Forscher ist es, dass die Hersteller die Software künftig in ihre Röntgengeräte integrieren, um wirklich alles sehen zu können, was die Bilder zeigen.

Benjamin Fischer