Jetzt im Podcast - KI für die Post-Covid-Forschung
Mit dem Beginn der Covid-19-Pandemie ist eine weitere Krankheit auf dem Radar erschienen, denn schätzungsweise 3-15% der Menschen werden nach einer Covid-19-Infektion nicht sofort wieder gesund. Stattdessen entwickeln sie ein Spektrum von 200 verschiedenen Krankheitssymptomen, die sich von Patient zu Patient unterscheiden und das Leben erheblich einschränken können. Wenn diese Symptome länger als drei Monate anhalten, spricht man vom Post-Covid-Syndrom.
Postinfektiöse Erkrankungen nach schweren Virusinfektionen sind nicht neu
Dass schwere Virusinfektionen zu langfristigen Störungen des Immunsystems führen, wurde schon vor der Corona-Pandemie beobachtet. Grippe-, Epstein-Barr- und SARS-Viren vergangener Epidemien des letzten Jahrhunderts haben ähnliche Gesundheitsprobleme verursacht. Vor allem das postinfektiöse Erschöpfungssyndrom ME/CFS verursacht einen hohen Leidensdruck. Nicht zuletzt, weil es seit seiner Definition durch die WHO im Jahr 1969 kaum erforscht wurde und daher auch nicht wirksam behandelt werden kann.
disCOVer-Studie am Universitätsklinikum Erlangen erforscht Post-Covid-Syndrom
Das weltweite Auftreten des Post-Covid-Syndroms hat nun eine neue Forschungswelle ausgelöst. Auch das Universitätsklinikum Erlangen widmet sich der Erforschung und Behandlung des Post-Covid-Syndroms, unter anderem mit der Studie disCOVer - diagnosis Long-COVID Erlangen. Ziel der Studie ist es, die Krankheitsmechanismen von Post-Covid zu verstehen, um Parameter für eine objektive Diagnose zu identifizieren. Darauf aufbauend sollen wirksame Therapien und Medikamente entwickelt werden.
Künstliche Intelligenz unterstützt klinische Forschung
In den letzten Jahren haben Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler vermehrt damit begonnen, Künstliche Intelligenz zur Datenanalyse einzusetzen. So auch in der disCOVer-Studie. KI verspricht hier zwei Vorteile: Zum einen soll sie Ärzten und Wissenschaftlern helfen, mit den großen Datenmengen umzugehen, die im Rahmen der vielen interdisziplinären Untersuchungen anfallen. Zum anderen erhofft man sich, dass KI durch die Methode des unüberwachten Lernens auch neue Zusammenhänge zwischen diesen Daten erkennen und so neue Hypothesen über Krankheitsursachen generieren kann. Dies soll den bisherigen empirischen Ansatz bereichern und der Erforschung von Krankheiten neue Türen öffnen.
In der neuen Folge unseres "nachgehakt"-Podcasts, „Post-Covid verstehen mit Künstlicher Intelligenz“ erklärt der KI-Experte Prof. Björn Eskofier, wie Künstliche Intelligenz bei der Erforschung von Krankheiten helfen kann. Er ist Mitglied der Ad-hoc-Arbeitsgruppe „KI in der Medizin“ der BAdW, die Entwicklungen rund um KI in Medizin und Gesundheitswesen berät und kommuniziert. Die Funktionsoberärztin und Leiterin der disCOVer-Studie, Dr. Bettina Hohberger, erläutert die Ziele und Hintergründe der Studie. Sie hat die Koordinatorin der Ad-hoc-AG, Dr. Susanna Streubel, eingeladen, selbst als Patientin an der Studie teilzunehmen und über ihre Erfahrungen zu berichten.