Technologie aus Bonn Big Data spielt eine immer größere Rolle in der Medizin
Bonn · Experten des Deutschen Zentrums für Neurodegenerative Erkrankungen und der Uni Bonn haben eine neuartige Technologie zur kooperativen Analyse von Big Data mitentwickelt. Sie können entscheidend dazu beitragen, personalisierte Therapien zu entwickeln, etwa bei Lungenerkrankungen.
Dass sich Algorithmen der Künstlichen Intelligenz (KI) darauf trainieren lassen, in dezentralen medizinischen Datenbanken beispielsweise Blutkrebs, Lungenerkrankungen und Covid-19 zu erkennen und das „Wissen“ anschließend auch anderswo anzuwenden, ist das eine. Doch ein standortübergreifender Austausch stößt oft an Grenzen. Wie lassen sie sich überwinden, ohne den Datenschutz zu verletzen oder gewaltige Datenmengen übertragen zu müssen?
Experten des Deutschen Zentrums für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE), der Uni Bonn, des IT-Unternehmens Hewlett Packard Enterprise und weiterer Forschungseinrichtungen haben dazu die Methode des „Swarm Learnings“ (im Sinne der Schwarm-Intelligenz) entwickelt und darüber im Wissenschaftsjournal Nature berichtet. „Medizinische Forschungsdaten sind ein Schatz. Sie können entscheidend dazu beitragen, personalisierte Therapien zu entwickeln, die passgenauer als herkömmliche Behandlungen auf jeden Einzelnen zugeschnitten sind“, sagt Joachim Schultze, Direktor der Systemmedizin am DZNE und Professor am Life & Medical Sciences-Institut (Limes) der Universität Bonn.
„Es gibt keine Spinne, die das Datennetz kontrolliert“
„Swarm Learning“ kombiniert den Informationsaustausch über mehrere Knoten eines Netzwerkes mit Methoden des „maschinellen Lernens“, einem Teilbereich der KI. Sämtliche Forschungsdaten bleiben vor Ort – ausgetauscht werden lediglich die Algorithmen sowie spezielle, für die Anwendung relevante Parameter. Die Regeln, auf die sich alle Partner vorab verständigt haben, werden in einer „Blockchain“ festgehalten. Das ist ein digitales Protokoll, das den Informationsaustausch regelt, sämtliche Ereignisse dokumentiert und von allen eingesehen werden kann. „Die Mitglieder des Schwarms sind gleichberechtigt“, betont Schultze. „Es gibt keine Spinne, die das Datennetz kontrolliert.“
KI-Algorithmen lernen lokal: anhand der Daten, die an einem Netzwerkknoten vorliegen, und ihre Fähigkeit, Muster zu erkennen, verbessern sich von Knoten zu Knoten. Den Praxisbeweis dafür hat die Analyse von Röntgenbildern der Lunge und sogenannter „Transkriptome“ erbracht. Diese hochkomplexen Daten zur Genaktivität von Zellen sind das ideale Anwendungsgebiet und zeigen eine Treffsicherheit von 90 Prozent bei der Unterscheidung zwischen krank und gesund.
„Künftig wollen wir »Swarm Learning« auf Alzheimer und andere neurodegenerative Erkrankungen anwenden“, blickt Schultze voraus. Was er sich zum Beispiel vorstellen kann: „Nicht nur Forschungseinrichtungen, auch Krankenhäuser könnten sich zu Schwärmen zusammenschließen und Informationen zum gegenseitigen Nutzen austauschen.“
