Generative KI-Tools können große Mengen an Gesundheitsdaten schneller und teilweise besser analysieren als Teams von Informatikern. Das zeigt eine Studie der University of California – San Francisco und der Wayne State University. In einem frühen Test zur Vorhersage vorzeitiger Geburten aus Daten von über 1000 Schwangeren erstellten KI-gestützte Teams funktionsfähige Modelle in Minuten – im Vergleich zu Monaten für menschliche Experten.
Forscherteams und KI-Chatbots erhielten dieselbe Aufgabe: Vorhersage vorzeitiger Geburten basierend auf Mikrobiom-Daten aus neun Studien. Selbst ein Junior-Team aus Master-Student und Schüler erstellte mit KI-Unterstützung Code in Minuten. Von acht getesteten KI-Tools produzierten vier nutzbaren Code, der die menschlichen Modelle aus dem DREAM-Wettbewerb teilweise übertraf.
Der Vorteil der KI liegt in der Fähigkeit, Code für Datenanalyse basierend auf kurzen, spezialisierten Prompts zu schreiben. Die Tools entlasten Engpässe bei der Erstellung von Analyse-Pipelines. Menschliche Experten bleiben jedoch essenziell, um Fehlinformationen zu vermeiden.
Die Methode könnte zu zuverlässigeren Tests für vorzeitige Geburten führen, die führende Todesursache bei Neugeborenen und Ursache langfristiger Beeinträchtigungen. Jährlich werden in den USA etwa 1000 Babys zu früh geboren. Die Studie betont die Bedeutung offener Datenaustauschs für solche Analysen.
Quelle: University of California – San Francisco, 17. Februar 2026.
