Fraunhofer HHI Neuronale Netze analysieren Krankheitsursachen

Um komplexe Daten, beispielsweise genetische Informationen, zu analysieren und Hinweise auf Krankheiten zu entdecken, werden immer häufiger neuronale Netze eingesetzt. Aber wie arbeiten diese Netzwerke?

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Fraunhofer-Institut f. Nachrichten technik, Heinrich-Hertz-Institut

Neuronale Netze sind Computerprogramme, ähnlich den Black Boxes in Flugzeugen, in die man Werte einspeist und die zuverlässig Ergebnisse liefern. „In vielen Fällen aber interessieren sich Forscher weniger für das Ergebnis, sondern vielmehr dafür, was das neuronale Netz eigentlich tut, wie es zu Entscheidungen kommt“, sagt Dr. Wojciech Samek, Leiter der Forschungsgruppe für Maschinelles Lernen am Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut HHI in Berlin. Die Fraunhofer-Forscher haben deshalb eine Software entwickelt, mit der sie in die Arbeitsweise der neuronalen Netze analysieren können.

Maßgeschneiderte Therapien

Das ist beispielsweise für die Erkennung von Krankheiten wichtig. Heute kann man Computer beziehungsweise neuronale Netze bereits mit den Erbgut-Daten von Patienten füttern. Das Netzwerk analysiert dann, mit welcher Wahrscheinlichkeit der Patient eine bestimmte genetische Erkrankung hat. „Viel interessanter wäre es aber, wenn wir genau wüssten, an welchen Merkmalen das Programm seine Entscheidungen fest macht“, sagt Samek. Das könnten bestimmte Gendefekte sein, die bei dem Patienten vorliegen – und die wiederum könnten ein möglicher Angriffspunkt für eine individuell auf den Patienten zugeschnittene Krebstherapie sein.

Rückwärtsgang

Mit ihrer Methode können die Forscher die Arbeit der neuronalen Netze rückwärts ablaufen lassen. Sie arbeiten sich damit vom Ergebniswert in umgekehrter Richtung durch das Programm. „Wir können genau sehen, an welcher Stelle eine bestimmte Gruppe von Neuronen eine bestimmte Entscheidung getroffen und wie stark diese zum Ergebnis beigetragen hat“, sagt Wojciech Samek.

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