Während der Olympischen Spiele in Paris wurden bislang nur sehr wenige Fälle von Doping bekannt. Doch bedeutet das, dass der Wettbewerb tatsächlich weitgehend „sauber“ ist? Oder sind die Kontrollen unzureichend? Bei früheren Olympischen Spielen hat sich häufig erst im Nachhinein herausgestellt, dass viele Medaillengewinner verbotene leistungssteigernde Substanzen eingenommen hatten. Zudem werden längst nicht alle Urinproben auch auf alle denkbaren Substanzen hin untersucht. Für viele Dopingmittel schreibt das offizielle Protokoll der Weltdopingagentur (WADA) wegen des verhältnismäßig hohen Aufwands nur stichprobenartige Überprüfungen vor. Auch bei den Olympischen Spielen in Paris 2024 wird kritisiert, dass die Kapazitäten zur Auswertung der Tests nicht ausreichen, um schwarze Schafe zuverlässig und schnell zu identifizieren.
Kapazität für menschliche Überprüfung zu gering
Ein Team um Maxx Richard Rahman von der Universität des Saarlandes hat nun auf der International Joint Conference on AI in Südkorea eine Software vorgestellt, die mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz auswerten soll, welche Urintests nicht dopingverdächtig sind und welche einer näheren Analyse durch Menschen unterzogen werden sollten. „Bisher werden alle Proben händisch ausgewertet“, erklärt Rahmans Kollege Wolfgang Maaß. Dadurch zieht sich die ohnehin unvollständige Auswertung üblicherweise über Wochen – und ist erst lange nach Ende des jeweiligen Sportereignisses abgeschlossen.
Ein weiteres Problem: Wenn gedopte Sportlerinnen und Sportler ihre eigenen Urinproben gegen „saubere“ Proben einer anderen Person austauschen, sind die Laborwerte unauffällig. Auf diese Weise blieb bei den Olympischen Winterspielen in Sotchi 2014 das Doping des russischen Teams zunächst unentdeckt. Nur DNA-Analysen können bisher nachweisen, ob eine Probe tatsächlich von der Person stammt, die vorgibt, sie abgegeben zu haben. „Das ist aber teuer und zeitaufwändig“, sagt Maaß. Als Standardverfahren für alle Proben eignet sich das Verfahren daher nicht.
Auswertung mit Künstlicher Intelligenz
Rahman und Maaß haben gemeinsam mit ihrem Team daher einen anderen Ansatz entwickelt. „Das ganze Problem schreit quasi nach maschineller Auswertung“, sagt Maaß. Die Forschenden haben eine Software entwickelt, die automatisiert, schnell und kostengünstig die Daten aus Urinproben analysieren kann. „Bei Dopingtests werden die Konzentrationen und Verhältnisse verschiedener Steroide gemessen und auf Schlüssigkeit überprüft“, erklärt Maaß. Die KI-Software vergleicht diese Daten mit früheren Testergebnissen der gleichen Person. Dabei genügen dem Programm bereits drei Proben, um zu lernen, welche Konzentrationen einzelner Stoffe für den jeweiligen Sportler typisch sind.
