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KI aus Dresden sucht Krankmacher im medizinischen Datenchaos

Die Forschungsgruppe von Dr. Carlo Vittorio Cannistraci arbeitet an der Künstlichen Intelligenz (KI) für medizinische und biologische Analysen. Foto: BIOTEC

Die Forschungsgruppe von Dr. Carlo Vittorio Cannistraci arbeitet an der Künstlichen Intelligenz (KI) für medizinische und biologische Analysen. Foto: BIOTEC

Bio-Cybernetiker arbeiten an einem künstlichen Big-Data-Assistenten für Ärzte

Dresden, 18. April 2017. Dresdner Bio-Cybernetiker arbeiten gemeinsam mit internationalen Kollegen an einer Künstlichen Intelligenz (KI), die versteckte Zusammenhänge in medizinischen Datenfluten – im Fachjargon „Big Data“ genannt – findet. Solche künstlichen Experten sollen Ärzten künftig helfen, auch in komplizierten Fällen Krankheiten richtig zu diagnostizieren.

PC-corr durchforstet Terabytes an Medizindaten mit künstlicher „Intuition“ und Intelligenz

Und erste Etappenziele hat das Team um Dr. Carlo Vittorio Cannistraci vom „BIOTEChnologischen Zentrum“ der TU Dresden nun erreicht: Das interdisziplinäre Kollektiv hat eine Handlungsanweisung („Algorithmus“) entwickelt, die Computern so etwas wie menschliche Intelligenz und „Intuition“ bei der Analyse medizinischer Daten, zum Beispiel auch von Krankheitsbildern, beibringt.

Der Algorithmus „PC-corr“ ist aber anders als ein klassischer Arzt nicht nur imstande, ein paar Hundert Biodaten pro Tag auszuwerten, sondern Billionen davon – zum Beispiel mechanische und genetische Eigenschaften der Krebs-Stammzellen von Patienten. In diesen Datenfluten, die jeden Menschen überfordern würden, kann solch ein Algorithmus dann auch Querverbindungen entdecken, die sonst unentdeckt bleiben würden: Dass zum Beispiel bestimmte Erbgut-Varianten oder Fettmoleküle immer wieder bei Menschen mit erhöhten Krebsrisiken auftreten oder dergleichen. „PC-corr“ veranschaulicht die entdeckten Zusammenhänge dann als ein visuelles Netzwerk.

Erfolgreicher Testlauf mit Datensätzen aus „Omik“-Wissenschaften

Diesen Algorithmus haben die Forscher der Dresdner Gruppe „Biomedical Cybernetics“ inzwischen erfolgreich mit Datensätzen aus den sogenannten „Omik“-Wissenschaften getestet. Das sind Teilgebiete der Biologie, die sich mit der Analyse sämtlicher Einzelelemente in einem biologischen System beschäftigen – zum Beispiel mit allen Proteinen (Proteomik) beziehungsweise allen Fettmolekülen („Lipidomik“) in einer Zelle oder mit allen Genen in einem Organismus („Genomik“).

Ärzte und Künstliche Intelligenzien im Kollegenplausch

Nun wollen die Biocybernetiker „PC-corr“ zu einer echten KI weiterentwickeln. „Unser langfristiges Ziel ist die Entwicklung eines ‘wissenschaftlichen Assistenten‘, der direkt mit Forschern interagieren und Daten automatisch analysieren kann“, erklärte Carlo Vittorio Cannistraci. An dem Projekt beteiligt sind neben dem Biotec-Team außerdem Wissenschaftler des „Centers for Regenerative Therapies“ der TU Dresden, der University of Nottingham, die Forschungsgruppe von Andrej Shevchenko im Dresdner Max-Planck-Institut für molekulare Zellbiologie und Genetik sowie das Dresdner Biotech-Unternehmen „Lipotype“.

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