Wie KI, Big Data und Machine Learning noch gegen das Coronavirus eingesetzt werden können

Es gibt unzählige Beispiele, wo KI momentan im Kampf gegen das Coronavirus zum Einsatz kommt und sehr viele Unternehmen, WissenschaftlerInnen und KünstlerInnen arbeiten an ähnlichen Vorhaben. Wir stellen euch exemplarisch einige dieser Projekte vor.

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Im ersten Teil dieses Blogbeitrags haben wir uns vor allem mit dem Mapping der Coronavirus-Pandemie beschäftigt und wir haben uns angesehen, wie Big Data für Prognosen genützt werden kann. Im zweiten Teil geht es jetzt um konkrete Einzelanwendungen in Bereichen der Behandlung des Virus, der Diagnose von Erkrankten, aber auch um Roboter oder Drohnen, die möglicherweise nützliche Arbeiten verrichten könnten, bei denen Menschen einem Ansteckungsrisiko ausgesetzt wären. Manche dieser Ansätze sind durchaus kritisch zu hinterfragen und nicht unproblematisch, etwa in Bezug auf den Schutz persönlicher Daten. Wir möchten dazu anregen, sich selbst ein Bild zu machen, aber auch Diskussionsgrundlagen liefern. Aber seht selbst:

Gegenmittel und Impfung finden

Eine der ersten Maßnahmen nach bekanntwerden der Problematik des SARS-CoV-2-Erregers war, dass ForscherInnen weltweit damit begonnen haben, mithilfe von künstlicher Intelligenz und Supercomputern Datenbanken nach potenziell wirksamen, bereits bekannten Stoffen zu durchforsten, die gegen das Virus eingesetzt werden könnten.

Zwei Organisationen, die wir hier beispielhaft nennen möchten, sind zum einen das Oak Ridge National Laboratory in den USA gemeinsam mit IBM, andererseits, ganze nahe der Ars Electronica, das Machine Learning Institut der JKU Linz.

Ersteres hat in einem Video sehr anschaulich zusammengefasst, woran sie genau arbeiten und warum:

Dave Turek, IBM Cognitive Systems Vice President of Technical Computing, erklärt, dass die Zuhilfenahme des IBM Supercomputers die erste Phase bei der Testung von potenziell wirksamen Inhaltsstoffen von mehreren Jahren auf wenige Tage verkürzt. 800 verschiedene chemische Verbindungen konnten in wenigen Tagen auf 77 Erfolg versprechende Verbindungen reduziert werden. Die zweite Phase, die klinischen Tests, dauern allerdings genauso lange – es ist mit mindesten 12 bis 18 Monaten zu rechnen.

„Vorher war es, als werfe man Dartpfeile im Dunklen, mit verbundenen Augen, auf eine dunkle Scheibe. Jetzt haben wir die Pfeile in der Hand, wir sehen die Scheibe und können versuchen, das Ziel zu treffen“, so Turek.

Dasselbe wurde unter anderem in Linz gemacht: Auch Linzer AI-Forscher prüfen medizinische Wirkstoffe auf SARS-CoV-2-Wirksamkeit. 30.000 vielversprechende Moleküle wurden in einer frei zugänglichen Datenbank gelistet, diese wurden nochmals innerhalb der Liste priorisiert. Mithilfe dieser Vorarbeit soll möglichst rasch ein Medikament gegen das Corona-Virus gefunden werden können.

„Auf Basis unserer Erfahrung mit dem Einsatz von künstlichen Intelligenzen in der Entwicklung von Pharmawirkstoffen haben wir eine künstliche Intelligenz mit der Suche nach vielversprechenden Wirkstoffansätzen gegen den neuen Corona-Virus programmiert. Im Kampf gegen das Corona-Virus stellen wir diese so gewonnen Daten international und frei zur Verfügung. Es ist uns ein dringendes Anliegen, mit unserem Wissen jene zu unterstützen, die an Medikamenten und Wirkstoffen arbeiten. Je klarer wir hier wissen, wo wir suchen müssen, umso schneller kann die Forschung sein.“

Günter Klambauer, Institut für Machine Learning der Johannes Kepler Universität Linz

Promising Molecules, photo: Institute for Machine Learning / JKU Linz

Ein Projekt, das wir erwähnen möchten, auch wenn es nicht unmittelbar mit KI zu tun hat, ist der „Pressure Cuff Emergency Ventilator“ des ACZ Labs. Aisen Caro Chacin, Künstlerin, Ingenieurin und bereits mehrmals bei Ars Electronica vertreten, ist es gemeinsam mit Christopher Zahner gelungen, die Bestandteile eines Beatmungsgeräts zu „hacken“, das heißt aus Materialien, die Teil der Grundausstattung von Medizinschränken sind, ein Druckmanschetten-Notfallbeatmungsgerät nachzubauen, um im Notfall die Kapazitäten für Beatmungsgeräte zu erhöhen.

„Das Design besteht aus einer Blutdruckmanschette, die durch medizinische Luft- und Vakuumanschlüsse in jedem Patientenzimmer betätigt werden kann. Die Luft bläst die Manschette auf, wobei ein Ambu-Beutel zusammengedrückt wird, und das Vakuum lässt die Luft schnell entweichen; dies wird wiederholt, um das gewünschte, 300-600 Tidalvolumen innerhalb von 20-30 U/min zu erreichen. Dieser Mechanismus ist gesteuert von einem Arduino UNO, einer H-Brücke und zwei elektromechanischen Ventilen. Dieses Design ermöglicht es dem medizinischen Personal die Versorgung zu improvisieren, falls mehr Beatmungsgeräte benötigt werden.“

Um das Gerät für den medizinischen Gebrauch zuzulassen, wird um eine Ausnahmegenehmigung angesucht. Die Kosten für die nicht-medizinischen Geräte belaufen sich auf $105,25 und würden eine Verdoppelung der Beatmungskapazitäten ermöglichen.

Aisen Caro Chacin and Christopher Zahner, photo: ACZ Labs

Erkrankte diagnostizieren

Einige ÄrztInnen und WissenschaftlerInnen setzen neben den RT-PCR Tests auf Computertomographie zur Erkennung und Diagnostizierung einer Covid-19-Infektion oder etwa um Lungenentzündungen aufgrund einer Covid-Infektion zu erkennen. Der in den Niederlanden ansässige Radiologe Erik R. Ranschaert, der sich selbst einen „AI Believer“ nennt, hat deswegen gemeinsam mit Kollege Laurens Topff ein Forschungsprojekt gestartet, um AI bei CT Scans zu implementieren.

„Wir werden einen Algorithmus mit CT-Bildern trainieren, mit der Absicht, die Diagnose von COVID-19 mit CT zu erleichtern und eine korrekte Einschätzung des Grades der Lungenschädigung zu ermöglichen. Dies wird ein spannendes europäisches Projekt sein, und wir hoffen, innerhalb eines Monats Ergebnisse zu erzielen. Wir sind bereit, damit zu beginnen. Drückt uns die Daumen!“

Erik R. Ranschaert in einer Aussendung

Eine Anwendungsmöglichkeit von KI in puncto Diagnostik betrifft Temperaturmessungen an Personen, um aufgrund erhöhter Temperatur eine Erkrankung mit Covid-19 festzustellen. Der Einsatz von Maschinen in diesem Bereich spart – so der Grundgedanke des Einsatzes von KI – menschliche Arbeitskraft, wo diese nicht unbedingt benötigt wird und ebenfalls ein Infektionsrisiko darstellt. Außerdem können Maschinen hier trainierte Prozesse schneller durchführen, als es Menschen möglich wäre.

Nicht nur bei Einlasskontrollen, in Spitälern oder auf Flughäfen findet die Technologie Anwendung, China stattete auch die Polizei mit Helmen aus, die es möglich machen, mittels Temperaturmessung Infizierte im Stadtbild ausfindig zu machen. Grundrechtsdebatten können hier nicht außer Acht gelassen werden.

Forschung vereinfachen

Wer selbst bereits forschend tätig war weiß, wie zeitaufwendig es ist, den Forschungsstand zu einem bestimmten Thema zu recherchieren und aufzubereiten und die Ergebnisse in Beziehung zueinander zu setzen. Der Zeitdruck ist noch größer, wenn es um Forschung in Bezug auf ein neuartiges Virus geht, denn hier zählt jeder Tag. Auch hier kann KI helfen.

Das Allen Institue for AI hat gemeinsam mit führenden ForscherInnenteams das COVID-19 Open Research Dataset (CORD-19) herausgebracht. Dabei handelt es sich um eine kostenlose Ressource mit über 29.000 wissenschaftlichen Artikeln, darunter über 13.000 mit Volltext, über COVID-19 und Coronaviren generell. Mittels Natural Language Processing können so für ForscherInnen rasch die jüngsten Forschungsergebnisse aktualisiert und verarbeitet werden. Das Korpus wird wöchentlich aktualisiert, wenn neue Forschungsergebnisse in von FachkollegInnen begutachteten Publikationen und Archivdiensten wie bioRxiv, medRxiv und anderen veröffentlicht werden.

Ähnliches leistet das Londoner Unternehmen BenevolentAI: „Wir haben die Benevolent Platform™ entwickelt – eine führende Plattform für computergestützte und experimentelle Forschung, die es unseren WissenschaftlerInnen ermöglicht, neue Wege zur Behandlung von Krankheiten und zur Personalisierung von Medikamenten für PatientInnen zu finden.”

AI gegen Fake News

Ein Problem, das durch die Coronakrise ebenfalls verstärkt wurde, ist das der Fake News, der Misinformation im Netz und der schnellen Verbreitung durch Soziale Netzwerke. Im März gaben Unternehmen wie Google, Facebook, Youtube und Co. in einem gemeinsamen Statement bekannt, dass sie Misinformationen im Netz mittels KI versuchen würden, rascher zu bekämpfen. Gleichzeitig warnten sie aber auch vor einer höheren Fehleranfälligkeit: Alle MitarbeiterInnen seien im Homeoffice und die AI sei schlicht nicht so akkurat wie die Menschen, die damit arbeiten und sie kontrollieren.

Roboter und Drohnen im Einsatz

Was in China und anderen asiatischen Staaten bereits Realität ist war vor der Coronakrise für viele europäische Staaten keineswegs vorstellbar und ist jetzt doch teilweise Realität: Der verstärlte Einsatz von Drohnen zur Einhaltung der Ausgangsbeschränkungen etwa.

In China und den USA werden außerdem Roboter bereits in der Reinigung, der Pflege beziehungsweise der Versorgung von Erkrankten und somit ansteckenden Menschen eingesetzt. Zukunftsmusik ist momentan noch der Medikamententransport mittels Drohnen.

Zum Schluss etwas ganz anderes:

AI wird auch eingesetzt, das ist mittlerweile bekannt, um etwa die Stimmen von berühmten Personen nachzuahmen, wie es in diesem kurzen Clip gemacht wurde.

Ihr habt noch mehr interessante Forschungsprojekte rund um KI und Corona entdeckt oder arbeitet gar selbst an einem? Wir freuen uns, wenn ihr uns und die Ars Electronica Community daran teilhaben lässt!