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Künstliche Intelligenz schlägt Virus

Abertausende Wissenschaftler rund um den Globus suchen derzeit fieberhaft

nach einem Impfstoff gegen den Covid-19 Erreger. Andere zielen auf wirksame

Medikamente, um bei bereits Infizierten schwere Verläufe optimal zu behandeln.

Sie alle arbeiten mit den Mitteln der künstlichen Intelligenz.


Prof. Dr. Andreas Koch berät »feine adressen« zum Thema Künstliche Intelligenz

Forscher an der Universität von Cambridge haben eine App entwickelt, die Tonaufnahmen von Corona-Erkrankten sammelt. Mit den Dokumenten trainieren sie ein auf künstlicher Intelligenz basierendes System, um Corona-Erkrankungen an Stimme, Atmung und Husten zu erkennen. Je mehr Daten zur Analyse bereitstehen, desto besser kann das KI-System beispielsweise einen »normalen« Husten von dem eines Corona-Patienten unterscheiden. Das hilft Erkrankte per Telefondiagnose zu erkennen und kann Ärzte und Krankenhäuser im Falle eines weiträumigen Aufflammens der Pandemie entlasten.


»Künstliche Intelligenz: um ein Vielfaches schneller und treffsicherer als herkömmliche Methoden«

Zu den Tücken des Virus gehören die extrem unterschiedlichen Verläufe: Während manche Menschen gar nicht merken, dass sie angesteckt sind, verläuft die Krankheit bei anderen tödlich. Forscher am Londoner King´s College haben jetzt mittels künstlicher Intelligenz herausgefunden, wie sich der voraussichtliche Krankheitsverlauf anhand der Symptome vorhersagen lässt. So soll das KI-Programm helfen, Betroffene früh optimal zu behandeln.




Fünf Millionen Substanzen innerhalb einer Woche haben Wissenschaftler am Dresdner Biotechnologischen Zentrum auf ihre Tauglichkeit als Corona-Wirkstoff »gescreent«. Das ist nur mithilfe von künstlicher Intelligenz zu schaffen. Mit ihrem Screening analysieren die Forscher Proteinverbindungen, die Corona-Erreger blockieren könnten. Sie hoffen so Wirkstoffe zu finden, die das Virus möglicherweise komplett ausschalten. Herkömmliche Screening-Verfahren würden dafür Jahre benötigen. Und ihre Trefferquote wäre deutlich geringer.

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