KI für Diagnosen in der Pädiatrie

Systeme mit Künstlicher Intelligenz könnten künftig Kinderärzte unterstützen und auch bei Erwachsenen seltene Erbkrankheiten erkennen. Allerdings müssen dazu genügend Daten zur Verfügung stehen.

Künstliche Intelligenz hilft erfolgreich bei der Erkennung von Krankheiten

Systeme mit Künstlicher Intelligenz könnten künftig Kinderärzte unterstützen und auch bei Erwachsenen seltene Erbkrankheiten erkennen. Allerdings müssen dazu genügend Daten zur Verfügung stehen.

Forscher in China haben ein System entwickelt, das mittels Künstlicher Intelligenz (KI) sehr zuverlässig Diagnosen bei Krankheiten von Kindern und Jugendlichen stellt. Im Vergleichstest mit Daten aus elektronischen Gesundheitsakten schnitt das KI-System bei der Diagnose besser ab als jüngere, unerfahrene Ärzte. Die chinesisch-amerikanische Forschergruppe um Kang Zhang von der Guangzhou Medical University (Guangzhou/China) präsentiert ihre Ergebnisse im Fachjournal Nature Medicine.

Ihre Studie liefere einen Machbarkeitsnachweis, dass ein KI-System bei Daten auf der Basis natürlicher Sprache gute diagnostische Ergebnisse erzielen könne, berichten die Autoren. Das entwickelte Programm könne Ärzten helfen, große Datenmengen zu bewältigen und Entscheidungen zu treffen, welche Patienten am dringendsten behandelt werden müssten. "Eine weitere mögliche Anwendung dieses Systems ist die Unterstützung von Ärzten bei der Diagnose von Patienten mit komplexen oder seltenen Erkrankungen", schreiben die Forscher. Denn bei diesen Krankheiten verfügten viele Mediziner über wenig Erfahrungswissen.

Riesige Mengen an Daten ausgewertet

Die Forscher konnten ihr System an einer großen Datenmenge trainieren und testen: 101,6 Millionen Datenpunkte von 1,362 Millionen Patienten im Alter von 0 bis 18 Jahren, wobei der Schwerpunkt bei Kindern im Vorschulalter lag. Die Daten entstanden von Januar 2016 bis Juli 2017 im Guangzhou Women and Children's Medical Center bei der Behandlung von Patienten. Krankheitssymptome und andere Angaben mit Ausnahme der Diagnose entnahm das KI-System elektronischen Gesundheitsakten. Anhand der Daten erstellte das Programm eine Diagnose, die im Nachhinein mit der Diagnose des behandelnden Arztes abgeglichen wurde. So entstanden die Zuverlässigkeitswerte für das System.

Das Team um Zhang testete sein System durch einen Vergleich mit zwanzig Ärzten, die in fünf Gruppen aufgeteilt waren. Von Gruppe zu Gruppe hatten sie mehr Kompetenz und eine längere klinische Praxiserfahrung. Im Hinblick auf das F1-Maß, das Genauigkeit und Trefferquote von Daten miteinander kombiniert, lag das KI-System mit 0,885 besser als die beiden Gruppen mit jüngeren Medizinern, aber schlechter als die anderen drei. Die erfahrenste Ärztegruppe erreichte einen Wert von 0,923.

System kann echte Ärzte noch nicht ersetzen

Hermann Josef Kahl vom Berufsverband der Kinder- und Jugendärzte in Köln betrachtet das Modell mit Skepsis: "Es mag sein, dass solche Systeme viel können - doch am Ende muss immer ein Arzt alle Befunde und Ergebnisse beurteilen und die Diagnose stellen." Die direkte Begegnung von Arzt und Patient sei nicht zu ersetzen.

"Die Studie zeigt das Potenzial von künstlicher Intelligenz zur Entscheidungsunterstützung des Arztes", sagt Thomas Neumuth von der Universität Leipzig. Allerdings seien die angewendeten Algorithmen nicht rückverfolgbar und es könne nicht erklärt werden, wie eine Entscheidung zustande kommt. Lorenz Grigull von der Medizinischen Hochschule Hannover stört, dass in der Studie nur eine kleine Auswahl kindermedizinischer Diagnosen verwendet wurde. Auch seien die Ergebnisse kaum auf Deutschland zu übertragen, weil viele Patientendaten nicht elektronisch und systematisiert vorlägen. Grigull ist Mitgründer der Firma Improved Medical Diagnostics IMD, die Diagnose-unterstützende Verfahren entwickelt.

Erst im Januar war in Nature Medicine ein KI-System vorgestellt worden, das seltene Erbkrankheiten anhand von Porträtbildern von Patienten erkennt. Bei einem Anfangsverdacht könne die Software die Zahl der möglichen genetischen Ursachen eingrenzen und so die Diagnose beschleunigen, betont Peter Krawitz vom Uniklinikum Bonn. Er war neben zwei Medizinern von Uniklinikum Magdeburg sowie Forschern aus Israel und den USA an der internationalen Studie beteiligt.

Esanum is an online network for approved doctors

Esanum is the medical platform on the Internet. Here, doctors have the opportunity to get in touch with a multitude of colleagues and to share interdisciplinary experiences. Discussions include both cases and observations from practice, as well as news and developments from everyday medical practice.

Esanum ist ein Online-Netzwerk für approbierte Ärzte

Esanum ist die Ärzteplattform im Internet. Hier haben Ärzte die Möglichkeit, mit einer Vielzahl von Kollegen in Kontakt zu treten und interdisziplinär Erfahrungen auszutauschen. Diskussionen umfassen sowohl Fälle und Beobachtungen aus der Praxis, als auch Neuigkeiten und Entwicklungen aus dem medizinischen Alltag.

Esanum est un réseau en ligne pour les médecins agréés

Esanum est un réseau social pour les médecins. Rejoignez la communauté et partagez votre expérience avec vos confrères. Actualités santé, comptes-rendus d'études scientifiques et congrès médicaux : retrouvez toute l'actualité de votre spécialité médicale sur esanum.