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Deep Learning

Google-Algorithmus erkennt Herzinfarktrisiko in den Augen

Google-Algorithmus erkennt Herzinfarktrisiko in den Augen

06.03.2018 Quelle: t3n Johannes Schuba
Quelle: Google
Quelle: Google

Bluthochdruck, Herzinfarkte, Schlaganfälle und andere Herz-Kreislauf-Erkrankungen soll ein neuer Google-Algorithmus vorhersagen. Er analysiert unterschiedliche Faktoren und soll auch ohne Bluttest erste Diagnosen ermöglichen. Erste Tests waren erstaunlich erfolgreich.

Bild: Links zu sehen: Die Netzhaut in Farbe mit der Makula (dunkler Fleck) in der Mitte und den roten Blutgefäßen auf der rechten Seite. Rechts zu sehen: Eine Schwarz-Weiß-Version, die vom Google-Algorithmus zur Analyse genutzt wird. Grün hervorgehoben sind die Pixel, die der Algorithmus zur Analyse des Blutdrucks nutzt.

Google-Algorithmus mit 280.000 Patientendaten trainiert

Mit über 280.000 Patientendaten wurde der neue Deep-Learning-Algorithmus aus dem Hause Google bereits trainiert. An den Fotos der Netzhaut erkennt dieser vor allem unterschiedliche Risikofaktoren einer Herz-Kreislauf-Erkrankung. Neben Alter und Geschlecht wird auch erkannt, ob die Person raucht oder nicht. Der Rauchertest war in 71 Prozent der getesteten Fälle erfolgreich.

Anhand von Fotos der Netzhaut können Ärzte üblicherweise erkennen, ob eine Person Bluthochdruck hat oder nicht. Der Google-Algorithmus geht noch einen Schritt weiter und kann auch den systolischen Blutdruck auf elf mmHg genau erkennen. Dabei handelt es sich um den zuerst genannten und höheren Wert einer Blutdruckangabe.

Google-Algorithmus legt seine Entscheidungen offen

Anhand einer Kombination aller Faktoren sagt der Algorithmus hervor, wie anfällig eine Person für eine Herz-Kreislauf-Erkrankung ist. In einem Test mit alten Bildern von Patienten, von denen einer später erkrankt ist und einer nicht, konnte der Algorithmus in 70 Prozent der Fälle den auswählen, der erkrankt ist.

Spannend ist außerdem, dass Google seinen Algorithmus so gebaut hat, dass nachvollziehbar ist, warum er sich wie entschieden hat. Dafür wurde eine Art Heatmap erstellt, die zeigt, welche Pixel für welche Faktoren ausschlaggebend waren. In Zukunft will Google seinen Algorithmus mit mehr Patientendaten testen, um die Genauigkeit zu erhöhen – denn einen Bluttest schlägt er natürlich noch nicht.