1,8 Millionen EKG-Daten sagen das Sterberisiko voraus

Es sind nicht die ersten verblüffenden Forschungsergebnisse in diese Richtung. Forscher des US-Gesundheitsdienstleisters Geisinger haben einen Algorithmus mit 1,8 Millionen EKG-Daten von 400.000 Patienten gefüttert, der ein relatives genaues Sterberisiko für das nächste Jahr ermittelt. Vor zwei Jahren sorgte Google mit der Meldung für Aufsehen, seine KI könne mit einer Genauigkeit von 95 Prozent den Tod von Patienten in den nächsten 24 Stunden prognostizieren. Als eine Frau mit Wasser in den Lungen in ein US-Krankenhaus eingeliefert wurde, gab ihr der behandelnde Arzt nach einer Kernspinuntersuchung noch eine hohe Überlebenschance. Das Sterberisiko bei ihrem Krankenhausaufenthalt lag bei 9,3 Prozent. Der Google-Algorithmus errechnete jedoch eine Mortalitätswahrscheinlichkeit von 19,9 Prozent - und sollte recht behalten: Die Frau starb nach wenigen Tagen im Krankenhaus. Das klingt gruselig und alarmierend zugleich.

Gesundheitsdaten als Basis
für die Todesberechnung

Tech-Konzerne sitzen auf einem Schatz von Gesundheitsdaten. Google hat erst im vergangenen November für 2,1 Milliarden Dollar die Fitness-Firma Fitbit übernommen, deren Fitnesstracker unter anderem die Herzfrequenz und das Schlafverhalten der Träger auswerten. Apple hat jüngst seine neueste Smartwatch auf den Markt gebracht, die über eine integrierte Sturzerkennung verfügt und mithilfe von Sensoren Herzrhythmusstörungen erkennt. Mit einer EKG-App können zudem Anzeichen für Vorhofflimmern frühzeitig festgestellt werden.

Die Gefahr liegt darin, dass die sensiblen Gesundheitsdaten mit anderen Daten wie etwa Standortdaten, die Aufschluss über Konsumgewohnheiten geben (isst jemand häufig in Fast-Food-Restaurants?) oder gar genetischen Daten zusammengeführt werden. Google hat in die Genetik-Plattform 23andMe investiert, wo sich Menschen freiwillig Gentests unterziehen und DNA-Proben einschicken, um Familienbäume zu rekonstruieren. Aufgrund der Daten könnten Tech-Konzerne Sterbewahrscheinlichkeiten errechnen oder zumindest Risikopatienten identifizieren. Die Gesundheitssparte von Philips kreiert schon heute digitale Zwillinge von Patienten, so wie man das aus der Industrie kennt - unter anderem eine virtuelle Version des Herzens, das mit Kardiodaten gespeist wird und wie das echte Organ reagieren soll. Je mehr Daten vorhanden sind, desto präziser werden die Modelle.

Die Frage ist nur: Wie transparent sind die Berechnungen? Wie ethisch ist das Ganze? Würde ein Patient abgewiesen, wenn ein Algorithmus ihn fälschlicherweise zum hoffnungslosen Fall erklärt? Würde einem die Krankenversicherung gekündigt, wenn der Algorithmus das Totenglöcklein läutet? Vor allem: Will man das alles wissen?