RECHOVOT (inn) – In einer aktuellen Studie haben Forscher des israelischen Weizmann-Instituts in Zusammenarbeit mit dem Chipunternehmen Nvidia ein KI-Modell entwickelt, das Diabetes genauer vorhersagen kann als bisherige Methoden. Ihre Ergebnisse veröffentlichten die Forscher im Fachjournal „Nature“.
Das Herzstück der Forschung ist ein KI-Modell namens „GluFormer“. Es funktioniert ähnlich wie bekannte Sprachmodelle wie etwa ChatGPT. Allerdings analysiert es keine Texte, sondern Blutzuckermuster. So wie eine KI das nächste Wort in einem Satz vorhersagt, lernt die Software aus den Schwankungen der Blutzuckerdaten einer Woche, wie sich die Gesundheit eines Patienten über Jahre hinweg entwickeln wird.
Einer der Studienleiter, Guy Lutsker, ist KI-Forscher bei Nvidia. Er sagte gegenüber dem israelischen Wirtschaftsmagazin „Globes“, so wie textbasierte KI etwas Fundamentales über Sprache gelernt hat, so habe das medizinische Modell etwas über Diabetes gelernt; allerdings wisse man genauso wie bei anderen Sprachmodellen nicht genau, wie sie zu ihren Ergebnissen kam.
Der Bioinformatiker Eran Segal vom Weizmann-Institut leitete die Studie. Er ist unter anderem bekannt für sein Unternehmen „DayTwo“, das die Stoffwechselreaktion von Personen auf den Konsum von Lebensmittel prognostiziert.
„DayTwo“ wurde 2015 gegründet. Kunden konnten eine Stuhlprobe ins Labor schicken, wo sie analysiert wurde. Auf Basis des Darm-Mikrobioms und einer App erhielten sie personalisierte Ernährungsempfehlungen, um ihren Blutzuckerspiegel stabil zu halten. Auch wenn das Unternehmen über 85 Millionen US-Dollar an Investitionen einsammele, konnte „DayTwo“ kein dauerhaft profitables Geschäftsmodell etablieren.
Amerikanische KI-Experten unterstützen Israelis
Das neue KI-Modell wurde auf der Hardware-Infrastruktur des Grafikkarten-Herstellers Nvidia entwickelt. Das amerikanische Unternehmen unterstützt mit KI-Experten die israelischen Forscher. Trainiert wurde das Modell mit den Daten des „10k-Projekts“: Bei dieser umfangreichen Langzeitstudie füllen mehr als 14.000 Teilnehmer alle zwei Jahre Fragebögen aus.
Sie unterziehen sich Gentests, liefern Blut- und Stuhlproben zur Mikrobiomanalyse, absolvieren Schlaftests, Bewegungstests, geben Auskunft über ihre Krankengeschichte und Lebensgewohnheiten und messen kontinuierlich ihren Blutzucker. Es handelt sich um eine der weltweit umfangreichsten Datenbanken, die kontinuierliche Blutzuckermessungen mit einer Vielzahl von über einen längeren Zeitraum gemessenen Variablen verknüpft.
Bisher galt der so genannte HbA1c-Wert (das „Langzeitzucker-Gedächtnis“) als Standard, um das Diabetesrisiko zu bestimmen. Die israelischen Forscher fanden jedoch heraus: Innerhalb der Gruppe von Menschen, die als „Prädiabetiker“ (Vorstufe von Diabetes) eingestuft werden, sagt der HbA1c-Wert allein kaum aus, wer tatsächlich krank wird. Das neue KI-Modell hingegen konnte sehr präzise unterscheiden: 66 Prozent derjenigen, die später tatsächlich Diabetes entwickelten, wurden von der KI korrekt als Hochrisikopatienten eingestuft.
Sogar Herzinfarkte vorhersagbar
Eine der überraschendsten Erkenntnisse der Studie war, dass die Analyse der Blutzuckerschwankungen sogar Herzinfarkte noch genauer vorhersagen konnte als Diabetes: 69 Prozent der Personen, die später einen Herzinfarkt erlitten, wurden vom Modell vorab identifiziert. In der Gruppe, die das Modell als „risikoarm“ einstufte, erlitt tatsächlich keine Person einen Herzinfarkt.
Das Problem im aktuellen Gesundheitssystem ist, dass nur etwa 20 bis 30 Prozent der Menschen mit Prädiabetes tatsächlich die volle Krankheit entwickeln. Bisher werden aber oft alle Prädiabetiker gleich behandelt.
Laut Segal können diese Daten Gesundheitsorganisationen dabei helfen, diejenigen in der Prädiabetes-Gruppe zu identifizieren, die tatsächlich eine intensive Intervention benötigen, und diejenigen, die wahrscheinlich keinen Diabetes entwickeln werden. Die Prävention von Diabetes bei Prädiabetikern ist eine Aufgabe, in die Gesundheitsorganisationen, insbesondere in den USA, große Anstrengungen investieren. Die Maßnahmen reichen von intensiver Unterstützung bei der Lebensstiländerung bis hin zur medikamentösen Behandlung.