KI gegen Corona: Mit Mustererkennung dem Virus auf der Spur

Im Kampf gegen das Corona-Virus haben Verfahren zur Mustererkennung Hochkonjunktur. Doch die Technik hat Grenzen und nicht alles technisch Mögliche ist erlaubt.

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Von
  • Andrea Trinkwalder
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Je früher ein Ausbruch einer Epidemie wie die von Covid-19 erkannt wird, umso größer die Chance, sie zu stoppen. Bereits am 30. Dezember 2019 schlug die HealthMap des Boston Children Hospital wegen verdächtiger Häufungen von Lungenentzündungen in Wuhan Alarm – zeitgleich mit einem aufmerksamen Arzt aus der Stadt, der dafür allerdings von der Polizei gerügt wurde. Die kanadische Analysefirma BlueDot warnte am 31. Dezember. Erst am 9. Januar 2020 wurde offiziell die Existenz eines neuen Corona-Virus bestätigt, mittlerweile als SARS-CoV-2 bekannt. Auch die weitere Ausbreitung von Wuhan in Richtung Singapur, Südkorea und Hongkong hat BlueDot korrekt vorhergesagt.

Um die Wahrscheinlichkeit eines Ausbruchs zu berechnen und den Verbreitungsweg abzuschätzen, scannen HealthMap und BlueDot vielfältige Informationsquellen in allen möglichen Ländern und Sprachen, von Online-Nachrichtenseiten bis hin zu offiziellen Meldesystemen von Gesundheitsämtern und ähnlichen Institutionen – auch veterinärmedizinischen. Um die Texte zu verstehen, setzen sie maschinell trainierte NLP-Algorithmen ein (Natural Language Processing). Diese erkennen etwa, ob es in einem Artikel um Ebola, Corona-Viren oder die Grippe geht – und eben auch, wenn sich schwerwiegende Symptome wie die Lungenentzündung auffällig häufen.

Weil sich Viren von ihrem Ursprungsort in der Regel nicht nach Zufallsprinzip, sondern mit ihren Trägern verbreiten, wertet BlueDot auch Verkehrsdaten aus. Beim SARS-Ausbruch in Toronto im Jahr 2003 fiel dem Arzt und späteren BlueDot-Gründer Kamran Khan auf, dass Orte mit direkten Flugverbindungen besonders gefährdet sind; deshalb aggregiert das selbstlernende System unter anderem Flugverbindungsdaten, um Erkenntnisse zu gewinnen.

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