Wissenschaftler behaupten, dass es derzeit unmöglich ist, das genaue Todesdatum einer Person zuverlässig zu bestimmen. Dennoch haben sie Algorithmen entwickelt, die diese Herausforderung angehen sollen.

Zu diesen Fortschritten gehört ein Beitrag britischer Forscher, die ein neuronales Netzwerk programmiert haben, um Todesrisiken zu bewerten und den Zeitpunkt abzuschätzen.

Der „Todesrechner“, bekannt als AIRE, ist ein fortschrittliches Modell künstlicher Intelligenz, das Elektrokardiogramme (EKGs) analysiert, um das Risiko von Herz-Kreislauf-Erkrankungen Jahre vor dem Auftreten von Symptomen zu ermitteln. Die Fachzeitschrift „The Lancet“ hat Informationen zu dieser Entwicklung veröffentlicht.

In der Studie heißt es: „AIRE sagt das Gesamtmortalitätsrisiko präzise voraus.“

KI kann Herzinsuffizienz, Herzrhythmusstörungen und andere Erkrankungen frühzeitig erkennen und durch die Analyse von Genen, die mit der biologischen Alterung und dem Metabolischen Syndrom in Zusammenhang stehen, Veränderungen der Herzstruktur und -funktion vorhersagen.

Forscher gehen davon aus, dass neuronale Netze ausreichend trainiert sind, um häufige Krankheiten genau zu diagnostizieren. Durch die Bewertung und den Vergleich zahlreicher Faktoren können sie Risiken und Zeitabläufe abschätzen.

AIRE kann nachweislich kurz- und langfristige Sterberisiken anhand eines einzigen EKGs präzise vorhersagen. Das System wurde in den USA, Brasilien und Großbritannien getestet, wobei etwa 1,6 Millionen EKGs von Patienten unterschiedlichen Alters und mit unterschiedlichem Gesundheitszustand ausgewertet wurden. Die medizinische Fachwelt zeigte sich mit der Leistung des Systems zufrieden.

Untersuchungen zeigen, dass AIRE das Sterberisiko innerhalb von zehn Jahren mit einer Genauigkeit von 78 % vorhersagen kann, bei Personen mit Herzerkrankungen ist die Genauigkeit sogar noch höher.

Neuronale Netze haben sich bei der Vorhersage der Sterblichkeit über verschiedene Zeiträume als sehr genau erwiesen und sind damit deutlich präziser als herkömmliche Methoden der Sterblichkeitsprognose.

Die Forscher betonen die wachsende Bedeutung der EKG-Risikovorhersage, insbesondere da die Möglichkeit, Elektrokardiogramme durchzuführen, immer weiter verbreitet wird, auch in Verbraucherversionen. Beispielsweise sind bestimmte AIRE-Modelle jetzt in Smartwatches implementierbar.

„Das Ziel war nicht, Ärzte zu ersetzen, sondern etwas zu schaffen, das übermenschliche Aufgaben erfüllen kann“, erklärten die Wissenschaftler.

Die Daily Mail berichtet, dass diese Technologie ab Mitte nächsten Jahres in zwei Londoner Krankenhäusern weiteren Tests unterzogen wird.

Experten sind zuversichtlich, dass die Technologie innerhalb von fünf Jahren so weit verbreitet sein wird, dass jede medizinische Einrichtung in Großbritannien darauf zugreifen kann.

Forscher betonen immer wieder, dass Herz-Kreislauf-Erkrankungen weltweit die häufigste Todesursache sind. Die Centers for Disease Control and Prevention (CDC) berichten, dass in den Vereinigten Staaten alle 33 Sekunden ein Mensch an einer Herz-Kreislauf-Erkrankung stirbt, im Jahr 2022 waren es über 702.000 Todesfälle.

In der Russischen Föderation sind Herz-Kreislauf-Erkrankungen für etwa eine Million Todesfälle pro Jahr verantwortlich.

Im medizinischen Bereich hat es bereits ähnliche Fortschritte gegeben.

Das dänisch-amerikanische KI-Modell Life2vec etwa untersucht eine Reihe von Daten, um Vorhersagen zu erstellen.

Um das mögliche Todesdatum abzuschätzen, sind Faktoren wie Alter, Beruf, Gesundheitsdaten und Einkommen erforderlich. Ein neuronales Netzwerk wurde anhand der Daten von rund sechs Millionen Dänen getestet und ergab, dass die Wahrscheinlichkeit einer genauen Vorhersage mit 79 Prozent hoch ist.

Ein weiterer Fortschritt geht auf das Konto chinesischer Forscher. Ihr neuronales Netzwerk kann anhand von 175.000 verschiedenen Parametern, wie gescannten alten Urkunden, Auszügen und anderen medizinischen Daten, den Ausgang vorhersagen.

Wenn die Diagnose bekannt ist, kann es das Todesdatum mit einer Genauigkeit von bis zu einem Monat vorhersagen.