Wie neuronale Netze die Malaria-Diagnose beschleunigen

Wer an Malaria erkrankt, bekommt zu oft zu spät die richtige Diagnose. Die Non-Profit-Organisation AI Scope verbindet künstliche Intelligenz (AI) mit Mikroskopie (Scope) und findet durch einen Bluttest heraus, wer an der lebensbedrohlichen Malaria Tropicana erkrankt ist.

Die Methode ist einfach: Ein Bluttropfen wird auf einen Glasträger aufgebracht und ein Färbungsmittel hinzugegeben. Die über ein Mikroskop vergrößerten Blutzellen werden fotografiert. Automatisch vergleicht eine App das neue mit bekannten Bildern und findet unter Laborbedingungen mit derzeit 90-prozentiger Sicherheit heraus, ob das Blut mit dem Malaria-Erreger Plasmodium falciparum infiziert ist, den Auslöser der gefährlichsten Malaria-Variante – der Malaria Tropicana. Anhand von über 3.000 Bildern mit über 70.000 Parasiten hat das System bereits gelernt, Blutzellen zu entdecken, die betroffen sind und damit eine Infektion sicher zu diagnostizieren. 216 Millionen Menschen infizierten sich nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation WHO im Jahr 2016 mit Malaria. Etwa drei Viertel von ihnen erkranken an der Malaria Tropicana, etwa dreißig Prozent der Betroffenen sterben daran. „Wir leben in einer Zeit, in der wir künstliche Intelligenz einsetzen können, die leistungsfähiger ist als je zuvor – und es ist unsere Verantwortung, sie für gute Dinge einzusetzen“, sagt Eduardo Peire, Ingenieur und Gründer von AI Scope, der den ersten Prototyp im September 2017 vorstellte.

Mikroskop plus Diagnose: 50 Euro für die Diagnoseausstattung

Das Besondere an der Idee des Spaniers: Das gesamte System aus Mikroskop und App kostet nicht einmal 50 Euro und soll künftig zusammen mit einem beliebigen Android-Smartphone genutzt werden. Aktuell ist noch ein Laptop nötig. Damit stünde offline, also ohne verfügbare Internetverbindung, eine einfache, schnelle und zuverlässige Diagnose von Malaria zur Verfügung. „Wir benötigen nicht einmal eine Minute für eine Diagnose, während die klassische Mikroskopie in etwa zwanzig bis 30 Minuten in Anspruch nimmt“, sagt Peire. In der stark betroffenen Bevölkerung afrikanischer Länder kommen oft (nicht zuletzt aus Kostengründen) Teststreifen zum Einsatz, die sich verfärben, sobald Blut aufgebracht wird. „Doch liefert diese Methode nur in jedem zweiten Fall das richtige Ergebnis“, sagt Peire, der weiß, dass „die meisten Menschen nicht sterben, weil Malaria nicht behandelbar ist, sondern weil sie nicht die richtige Diagnose bekommen.“ Der neue Ansatz wäre also ein Quantensprung für eine sichere und schnelle Diagnose vor Ort. „Bisher sind zertifizierte Mikroskopisten erforderlich, deren Diagnose deutlich länger dauert und die in Drittweltländern zudem oft nicht schnell genug zur Verfügung stehen“, erläutert Dirk Miethe, KI-Experte aus dem Digital Platform Center of Excellence der SAP in Berlin. „Die besondere Herausforderung bestand darin, ein Gerät zu schaffen, das vor Ort einwandfrei funktioniert und ohne spezielles Training direkt genutzt werden kann“, erläutert Peire.

Nächster Schritt: Blutdatenbank für Malaria aufbauen

Das Ziel ist nun, eine Blutdatenbank aufzubauen, die ständig erweitert wird, um die Muster, die auf Malaria hindeuten, noch sicherer zu identifizieren, die auf Malaria hindeuten. Schon vor einigen Jahren hatten sich die Charité in Berlin und das Deutsche Krebsforschungsinstitut DKFZ in Heidelberg für SAP HANA entschieden, um Daten aus verschiedenen Krebsregistern zusammenzuführen und so Ärzten die Diagnose von Krebserkrankungen zu erleichtern und Empfehlungen zu geben. „Ganz ähnlich ließe sich nun eine Blutdatenbank aufbauen“, erläutert Miethe, der Peire schon vor Gründung des NGOs kennenlernte und ein großes Potenzial in der Idee sieht. Als medizinische Partner hat AI Scope bereits die Privatklinik Fundación Jiminez Diaz aus Madrid, sowie andere Kliniken gewonnen – wie die Charité aus Berlin, das Hospital Regional de Iquitos in Peru und das spanische Hospital de Murcia. Um eine App produktionsreif zu machen, fehlt nicht mehr viel: „Der Service in der Rohfassung ist heute schon möglich, allerdings muss eine Machine-Learning-Applikation auf dem Laptop installiert werden“, sagt KI-Experte Miethe, der darauf hinweist, dass es sich um der Programmcode über die Open-Source-Entwicklungsplattform GitHub zur Verfügung steht. Jetzt geht es darum, einen geeigneten Cloud-Provider zu finden. „30 bis 50 Beratertage“ reichen Miethes Ansicht nach aus, um einerseits Cloud-Zugriff zu den erforderlichen Daten zu bekommen als auch den Service per Smartphone nutzen zu können.

SAP Analytics Cloud: Analyse der Daten in der Cloud möglich

Dass eine Analyse der Daten über die Cloud möglich ist und nicht ausschließlich für die Diagnose einer Erkrankung eingesetzt werden kann, hat schon ein so genannter Collaborative Hackathon gezeigt, der kürzlich im Rahmen eines Data-Analytics-Programms in Berlin stattfand. Auf Basis von Daten über das Auftreten von Malaria im Amazonas-Gebiet, die AI-Scope-Gründer Peire von der peruanischen Regierung zur Verfügung gestellt bekam, beschäftigten sich acht Data-Scientists damit, diese Informationen in der Cloud (mithilfe der SAP Analytics Cloud) auszuwerten. Hier hat sich beispielsweise bestätigt, dass besonders Kinder und ältere Menschen von Malaria betroffen sind, deren Immunsystem entweder noch schwach oder geschwächt ist. „Zudem ließ sich darstellen, in welchen Regionen der Erreger besonders aktiv war“, erläutert Miehte, der die Data Scientists im Rahmen des Hackathons zusammen mit SAP-Mitarbeitern über das Wochenende durchgehend unterstützte – in Form von Trainings, einem Design-Thinking-Workshop und der Bereitstellung des „Cloud-Tenants“ für die Analyse. „Unser Support bestand zudem darin, eine Plattform bereitzustellen, die Analysen einfach und schnell möglich macht“, erläutert Jürgen Bauer, Leiter des Centers of Excellence für Business Intelligence MEE bei SAP. Mit dem Cloud-Tenant (für SAP Analytics Cloud) stellte er den Teilnehmern am Hackathon einen „Bereich zur Verfügung, in dem sie ihre Ideen ausprobieren und letztlich die Daten so analysieren konnten, dass verwertbare Ergebnisse herauskommen“. Die besondere Herausforderung besteht für den Analyseexperten vor allem darin, Relationen zwischen den Daten herzustellen und zu visualisieren. „Das ist auf Basis von Excel oder einfachen Tabellen nicht möglich“, ist Bauer überzeugt, dem es besonders darum geht, eine große Menge an Daten schnell zu analysieren und Muster identifizierbar zu machen.

Diagnose per KI: Erst Malaria, dann Tuberkulose und Diarrhö

„Es wird sicher noch zwei Jahre dauern, bis unser System aus Mikroskop, Smartphone-App und Cloud-System marktreif ist“, schätzt AI-Scope-CEO Peire, der auf zusätzliche (auch finanzielle) Unterstützung hofft, um die Technologie schnell weiter entwickeln zu können. Dann sollte das Fundament stehen, um weitere Erkrankungen wie Tuberkulose und die Diarrhö mithilfe der Analyse von Blutproben erkennen zu können.

Weitere Informationen:

Mehr über SAP Analytics Cloud erfahren Sie auf der SAP-Landingpage oder bei den SAP-Infotagen Analytics and Insight, die am 25. und 26. September 2018 in St. Leon-Rot bei Heidelberg stattfinden. Der Head of Corporate IT, Teja Ullrich, von der Hoerbiger Deutschland Holding wird hier beispielsweise erläutern, wie er SAP Analytics Cloud mit SAP S/4HANA für ein bereichsübergreifendes, strategisches Reporting gekoppelt hat.

SAP Analytics Cloud kurz und kompakt im Video erklärt.

Eduardo Peire von AI Scope erläutert seinen Ansatz im Video.