Antibiotika 1

Nach drei Jahren Vorarbeit soll nun ein erster Test verschiedener Systemteile erfolgen.


Aus einem ca. 10 Millionen Wörter langen Textkonvolut betreffend Antibiotika sollen Beziehungen zwischen den Wirkstoffprofilen der einzelnen Antibiotika von der KI erkannt und dargestellt werden.

Hierzu wird aus dem Textkonvolut ein für diese Aufgabe geeigneter Wortvektorraum erzeugt.
Dieser Vektorraum wird als Datenbasis für ein KI-Konstrukt benutzt, welches eine logische Struktur zum Finden von ähnlichen Anwendungsgebieten unter Berücksichtigung der Standarddosierung darstellt.

Als Goldstandard zur Überprüfung der KI-Vorschläge wurde aus Standardliteratur eine Tabelle mit wissenschaftlich anerkannten Daten zur Austauschbarkeit und Dosisbereich verschiedenster Antibiotika erstellt.

Neben der Frage, ob die KI richtige Vorhersagen zur Austauschbarkeit trifft, ist auch die Frage, wie die KI die Beziehung der verschiedenen Antibiotika ordnet, sehr wichtig.

KI gilt in vielen Anwendungen als “Black Box” Technik.
Nach welchen Kriterien die KI die Daten ordnet und in sich strukturiert ist oftmals völlig unklar.

  • Orientiert sich die KI an Begriffen, die für Krankheit und passendem Antibiotikum stehen ?
  • Oder werden Begriffe von chemischen Strukturen verschiedenen Wirksamkeiten zugeordnet ?
  • Wie werden Beziehungen zwischen den Begriffen durch die Struktur des ursprünglichen Textkonvoluts geprägt ?

Hier will das Projekt Hans Peter Merkur Pionierarbeit leisten und den Dingen auf den Grund gehen.

Ich werde in ca. 3 Monaten von den ersten Ergebnissen berichten.