Google KI lauscht auf Krankheitsanzeichen

KI, die darauf trainiert ist, nach Krankheiten zu „lauschen“ – wird dies ein neues Überwachungssystem schaffen, das Menschen bestraft, wenn das System etwas in ihrem Husten, Schnupfen, Niesen oder Atem „findet“? Google trainiert jedenfalls KI, um „Tonsignale zur Vorhersage früher Krankheitsanzeichen zu nutzen und damit eine Welt der Möglichkeiten zu eröffnen“, berichtete Bloomberg am 29. August 2024.

Das neue Ziel ist es, KI so zu trainieren, dass sie hören kann, wenn jemand krank ist. Angeblich kann die KI lernen zu erkennen, wie Körpergeräusche mit Krankheiten verbunden sind, was die Früherkennung von Krankheiten – auch ohne sichtbare Symptome – erleichtern würde.

„Körpergeräusche sind voller Informationen über unser Wohlbefinden und enthalten nahezu unbemerkte Hinweise, die bei der Erkennung, Diagnose und Behandlung von Krankheiten helfen können.“

Ok, die Prämisse ist, dass KI in der Lage sein wird, aus diesen fast nicht wahrnehmbaren Hinweisen einen Sinn zu machen. Die Idee gab es schon seit einiger Zeit, aber es war einfach zu kostspielig und schwierig, die riesige Menge an Informationen zu verarbeiten. Google und andere behaupten nun, dass sie mit Hilfe von „selbstüberwachten“ maschinellen Lernmodellen erhebliche Verbesserungen erzielt haben, um all die Daten zu durchdringen. Das neue Versprechen lautet also: Was bisher unsichtbar war, kann nun gehört werden – durch die KI-Analyse.

Doch wie um alles in der Welt können „Körpergeräusche“ helfen, eine Krankheit zu „managen“? Im besten Fall könnte man sich vorstellen, dass Veränderungen in den Klangmustern darauf hinweisen, ob eine bestimmte Maßnahme wirkt oder nicht.

Allerdings sind es nicht die Körpergeräusche selbst, die dies tun können. Aber sie können für etwas anderes aufgezeichnet werden, sogar über die Förderung bestimmter Medikamente und Therapien hinaus. Vor dem Hintergrund der weltweiten Zensur und der Versuche der Großindustrie, „Fehlinformationen“ auf Teufel komm raus zu bekämpfen, ist es nicht schwer, sich vorzustellen, wie diese Technologie auf grausame Weise missbraucht werden könnte.

Besteht der Plan darin, zu „screenen“ und zu „diagnostizieren“, so dass „Hochrisikopersonen“ (z. B. solche, die sich einem genehmigten Narrativ widersetzen und bestimmte medizinische „Interventionen“ ablehnen) „verwaltet“ werden können? Dafür habe ich keine Beweise. Aber es gibt auch keine Beweise dafür, dass verschiedene Infektionskrankheiten und andere Krankheiten durch KI genau diagnostiziert werden können, selbst anhand von Labortests und klinischen Proben. Vielmehr landet man bei einer Computerausgabe, die ziemlich willkürlich sein könnte. Die Ausweitung der „Diagnose“ auf den Klang der menschlichen Stimme, ihren Husten, ihren Atem oder Ähnliches, beruht auf noch komplizierteren Computermodellen und KI-Interpretationen. Die KI kann Ihnen sagen, was sie will!

„Das Hustengeräusch ist das Äquivalent zu einer Blutprobe, nur dass diese spezielle Klangprobe in der Cloud und nicht in einem Labor verarbeitet wird.“

Dies wirft ein großes Problem auf. Es wird in der Cloud verarbeitet. Die Entscheidung, auch bekannt als „Diagnose“, wird ohne physische Proben getroffen und basiert ausschließlich auf digitalen Daten und theoretischen Modellierungen. Diese Art der Abstraktion ist an sich schon besorgniserregend, weil es keine enge Verbindung zu einer physischen oder biologischen Realität gibt. In einer idealen Welt hätten wir eine Vielzahl unabhängiger Analysen zu diesem Thema.

Da die KI dank ihrer inhärenten Blackbox-Merkmale beteiligt ist, ist die Sache noch undurchsichtiger. Schließlich wird die KI wegen der „nahezu unmerklichen Hinweise“ eingesetzt, die von Menschen nicht mehr überprüft werden können. Viel Glück beim unvoreingenommenen Testen, Analysieren und Überwachen! Das in Hyderabad ansässige Unternehmen Salcit Technologies, das mit einigen indischen Tech-Giganten zusammenarbeitet, rühmt sich beispielsweise damit, dass sein KI-Modell, das Hustenproben analysiert, Krankheiten mit 94 %iger Genauigkeit testet.

Wie ist dies validiert worden? Für welche Krankheiten? Ist das alles öffentlich einsehbar oder handelt es sich um die eigenen Schätzungen des Unternehmens? Wie wir aus der Zeit der COVID-19-Pandemie wissen, werden die Daten zur Wirksamkeit von Medikamenten aus den eigenen Versuchen von Big Pharma nur allzu bereitwillig von MSN verbreitet, von hochrangigen Vertretern des öffentlichen Gesundheitswesens als Fakten nachgeplappert und von politischen Entscheidungsträgern als die Wahrheit schlechthin betrachtet.

Zugegeben, der Blomberg-Artikel räumt einige „Herausforderungen“ ein.

„Aber es gibt Herausforderungen. Während die neue Technologie die Ärzte vor Ort begeistert, weil sie ihnen neue Möglichkeiten eröffnet, ist es nicht einfach, die klinische Routinepraxis zu ändern. Das Screening-Tool muss erst einmal Akzeptanz finden.

Die Herausforderung besteht also darin, dass unabhängige Ärzte es möglicherweise nicht mögen, wenn die KI eine Diagnose stellt, die sie nicht unterstützen. Die „Herausforderung“ besteht darin, sie dazu zu bringen, das zu tun, was die KI ihnen sagt!!!!!

Vergessen Sie, dass Ärzte eine umfassende Ausbildung durchlaufen haben, die Auswirkungen auf echte Menschen sehen und tonnenweise Wissen angesammelt haben, das sie von jedem Algorithmus oder jeder Maschine unterscheidet! Und vergessen Sie den Wert der möglicherweise jahrzehntelangen Erfahrung, die einige Ärzte mitbringen, oder den Wert des reinen und starken Instinkts, den der jüngste oder ärmste Patient haben mag! Die Angehörigen der Gesundheitsberufe sollten besser „akzeptieren“, dass einige abstrakte Daten, die irgendwo in der Cloud ausgewertet werden, ohne greifbare Erklärung und wahrscheinlich sogar ohne Symptome, alles, was sie wissen, außer Kraft setzen sollten!

Was die Herausforderung des „Hintergrundrauschens“ angeht. Ich finde es schockierend, dass das eigentliche Problem nicht erwähnt wird. KI-Systeme sind voreingenommen und dafür bekannt, dass sie „halluzinieren“. Sie kommen häufig zu ungerechtfertigten, fehlerhaften Aussagen, und es ist unglaublich schwierig, sie neu zu trainieren. Einige der maschinellen Lernsysteme untermauern ihre Behauptungen sogar mit verworrenen und langatmigen „Argumenten“, wenn sie weiter befragt werden. Es braucht jemanden mit echtem Wissen, um den Mist zu durchschauen und die fehlerhaften Schlussfolgerungen zu erkennen.

Laut Bloomberg besteht eine weitere „Herausforderung“ darin, „sicherzustellen, dass die Audioproben nicht mit einer Fülle von Hintergrundgeräuschen einhergehen“ und dass „ländliche Nutzer, die mit der Technologie nicht vertraut sind, möglicherweise nicht in der Lage sind, Husten mit der App aufzunehmen“. Aber es scheint eine „Lösung“ zu geben, wie im nächsten Satz steht: „Dennoch findet die Technologie Unterstützer, darunter solche wie die StopTB Partnership, eine von den Vereinten Nationen unterstützte Organisation, die sich zum Ziel gesetzt hat, TB bis 2030 zu beenden.“

Manch einer mag sich fragen, was die Einführung dieser Technologien kosten wird, verglichen mit den Kosten für die Bereitstellung von sauberem Wasser und gesunden Lebensmitteln für die Menschen in den Hochrisikogebieten, die die Technologie angeblich retten soll.

Inmitten der weltweiten Bestrebungen, jedes Lebewesen zu impfen und mit Medikamenten zu behandeln, lässt der folgende Absatz mein Herz sinken.

„Das in Montreal ansässige Unternehmen Ubenwa hat ein Grundmodell für Säuglingsschreie entwickelt und interpretiert die Bedürfnisse und den Gesundheitszustand von Säuglingen durch die Analyse der Biomarker in ihren Schreien.

Ich kann die enormen neuen Geschäftsmöglichkeiten sehen! Wenn diese armen Babys irgendwelche seltsamen Geräusche von sich geben, dann wird es wahrscheinlich ein teures Medikament geben, um das nicht nachweisbare (und möglicherweise nicht existierende) Problem zu lösen!

Und andere arbeiten an KI-Tools, die Autismus anhand von „Ohs“, „Ahs“ und „Gurgelgeräuschen“ erkennen können.

Und was wird das Ergebnis einer solchen „Früherkennung“ sein? Kinder als autistisch zu klassifizieren, auch wenn sie es nicht sind?! Oder die Diagnose von Erwachsenen mit verschiedenen psychischen Problemen? Je mehr ich darüber nachdenke, desto klarer wird, dass es enorme Möglichkeiten gibt, wie all dies missbraucht werden könnte.

Die Technologie könnte unsere Stimmen, unser Husten oder sogar unsere Atmung auf „schädliche Muster“ untersuchen und im Gegenzug dazu führen, dass die Bevölkerung, die als besonders „gefährdet“ gilt, unter Quarantäne gestellt, inhaftiert und von der Gesellschaft abgeschnitten wird.

Die Technologie kann „in einem Smartphone mitfahren“ und in „heiklen geografischen Gebieten“ eingesetzt werden. Wichtig ist, dass die Körpergeräusche auch aus der Ferne und in großem Maßstab analysiert werden können!

Was heute im Namen der „Krankheitsfrüherkennung“ geschieht, könnte morgen dazu verwendet werden, Personen zu identifizieren, die aufgrund ihrer politischen, gesundheitspolitischen oder sonstigen Ansichten als gefährlich oder inakzeptabel gelten. Die Grenzen scheinen endlos zu sein. Sobald jemand behauptet, dass die KI-„Bioakustik“ unsere Stimme und andere Körpersignale nutzen kann , um herauszufinden, wer mit einem gefährlichen Krankheitserreger infiziert ist, wer nicht ausreichend „geimpft“ ist, wer „lügt“, „Hassrede“ verbreitet oder andere Formen der Fehlinformation, Desinformation oder Missinformation verbreitet, könnte eine solche „Diagnose“ billig erstellt, in der Cloud verarbeitet und durch reale Beweise unwiderruflich sein.

Wenn es wirklich um die Gesundheit des Einzelnen und der Allgemeinheit ginge, gäbe es viel bessere Möglichkeiten, eine greifbare Lösung zu finden: die Regierungen und Behörden, die von den Industrien, die sie regulieren sollen, gekapert werden, sollten aufräumen.

[Anmerkung pfm: Google treibt bereits die Integration von KI in ihrem Android Betriebssystem voran. Android System Intelligence, Feedback, Google Assistent, Digital Wellbeing sind nur einige der Apps und Mechanismen, die bereits jetzt für die Überwachung und Beeinflussung von Smartphone Nutzern sorgen.]

Das Original in Englisch ist hier im Substack von DDr. Siguna Mueller zuhttps://siguna.substack.com/p/no-this-will-not-be-done-to-unborn finden. Übersetzung auf Deutsch durch TKP.

Bild von ThankYouFantasyPictures auf Pixabay

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Die in diesem Artikel geäußerten Ansichten spiegeln nicht unbedingt die Ansichten der fixen Autoren von TKP wider. Rechte und inhaltliche Verantwortung liegen beim Autor.

DDr. Siguna Mueller ist eine österreichische Wissenschaftlerin graduiert in Mathematik und Biologie und hat das Buch „Challenges and Opportunities of mRNA Vaccines Against SARS-CoV-2“ veröffentlicht. Ihre komplette Biografie ist hier zu finden.

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