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Delphi2M - Datengestützte Krankheitsprognosen der nächsten Generation

  • 19. Sept. 2025
  • 2 Min. Lesezeit

STAT-UP AI Newsletter · Freitag, 19. September 2025 · Vol. 7


STAT-UP KI-Newsletter Illustration zu Delphi2M und KI-gestützten Krankheitsprognosen

Willkommen zur neuen Ausgabe unseres STAT-UP KI-Newsletters! Heute geht es um ein neues KI-Modell, welches eindrucksvoll zeigt, wie datengetriebene KI-Systeme schon heute präventive Medizin verändern könnten.

Zitat der Woche

Was bedeutet das?

Mit Delphi2M hat ein europäisches Forschungsteam ein KI-Modell entwickelt, das mithilfe anonymisierter Gesundheitsdaten und Lebensstilfaktoren die Wahrscheinlichkeit für über 1.000 Krankheiten vorhersagen kann - über einen Zeitraum von bis zu 20 Jahren. Damit wird präventive Medizin datenwissenschaftlich neu gedacht.

Was ist Delphi2M genau?

Delphi2M ist ein KI-gestütztes Vorhersagemodell, das auf den Daten von über 400.000 Personen aus der britischen UK Biobank trainiert wurde. Es nutzt demografische Informationen, Lebensgewohnheiten, frühere Diagnosen und Krankenhausbesuche, um das Risiko für künftige Erkrankungen zu berechnen. Seine Prognosequalität wurde zusätzlich mit 1,9 Millionen dänischen Patientendaten validiert - ein bemerkenswerter Schritt in Richtung Generalisierbarkeit.

Warum ist das relevant?

  • Validierung über Grenzen hinweg: Der Einsatz auf Daten aus verschiedenen Ländern zeigt, dass das Modell nicht auf einen spezifischen Datensatz „überangepasst" ist.

  • Breite Abdeckung: Während viele Modelle auf eine einzelne Krankheit fokussiert sind, prognostiziert Delphi2M über 1.000 Krankheitsbilder von Krebs bis zu Stoffwechsel- und Herz-Kreislauf-Erkrankungen.

  • Langfristige Perspektive: Mit einem Prognosehorizont von bis zu 20 Jahren ermöglicht das Modell frühzeitige Risikoeinschätzungen.

Wer profitiert davon?

  • Medizinisches Fachpersonal könnte Risikogruppen frühzeitiger erkennen und personalisierte Präventionsstrategien entwickeln.

  • Gesundheitssysteme gewinnen ein Steuerungsinstrument, um Screeningprogramme oder Aufklärungskampagnen gezielter auszurichten.

  • Forschung & Data Science erhalten eine neue Benchmark, wie sich komplexe Krankheitsmuster mit großen, heterogenen Datensätzen modellieren lassen.

Mögliche Anwendungen

Ein Gesundheitsamt könnte Delphi2M einsetzen, um eine Population in einer Region zu analysieren und Risikoprofile zu erstellen. Basierend darauf könnte man Aufklärungskampagnen gezielt starten (z. B. Lebensstiländerungen bei Diabetes oder Herzrisiko), Screening-Programme anpassen (z. B. wer sollte früher oder häufiger untersucht werden?) oder individualisierte Präventionspläne anbieten.

Quellen dieser Ausgabe: Nature – Which diseases will you have in 20 years? This AI accurately predicts your risks; Financial Times – AI model can predict risk of over 1,000 diseases; The Guardian – New AI tool can predict a person's risk of more than 1,000 diseases, say experts

Hinweis: Dieser Newsletter wurde unter Zuhilfenahme von KI erstellt.


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