Von intelligenten Stethoskopen bis zur Vorhersage der Bettennachfrage: Wie KI die Gesundheitsversorgung unterstützen kann

Jun 07, 2023

Eine Sammlung von Studien zeigt fünf Bereiche, in denen KI-Tools vielversprechend sind – und sogar Menschen übertreffen

Eine neue Sammlung von Studien, die vom britischen National Institute for Health and Care Research (NIHR) veröffentlicht wurden, zeigt den potenziellen Nutzen künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen.

Eine separate Studie ergab, dass KI beim Brustkrebs-Screening sicher ist und die Arbeitsbelastung von Radiologen fast halbieren kann.

Die im NIHR-Bericht vorgestellten Forschungsergebnisse wurden zwischen 2020 und 2023 veröffentlicht. Hier sind fünf Bereiche, in denen vielversprechende KI-Interventionen wichtige gesundheitliche Herausforderungen angehen.

Etwa einer von 100 Erwachsenen leidet an einer Herzinsuffizienz, die meist im Krankenhaus diagnostiziert wird. Forscher haben gezeigt, dass ein einfach zu bedienendes intelligentes Stethoskop Herzinsuffizienz in der Primärversorgung erkennen kann.

Das KI-gestützte Stethoskop identifizierte Menschen mit Herzinsuffizienz in neun von zehn Fällen richtig. Es könnte Hausärzten dabei helfen, Überweisungen zu priorisieren, die Ergebnisse für Patienten zu verbessern und dem Gesundheitssystem Geld zu sparen.

Eine separate Untersuchung ergab, dass eine KI-Anwendung anhand routinemäßiger klinischer Daten mit einem Bluttest feststellen kann, ob Menschen, die Notaufnahmen aufsuchen, einen Herzinfarkt erlitten haben.

Lungenkrebs ist weltweit die häufigste Krebstodesursache. Zwei Studien ergaben, dass KI dabei helfen könnte, festzustellen, ob bei einem CT-Scan beobachtete abnormale Wucherungen krebserregend sind.

Die Studien verwendeten verschiedene Arten von KI und konzentrierten sich auf unterschiedlich große Zuwächse, aber beide sagten Krebs genauer voraus als der von Berufsverbänden empfohlene Standard-Brock-Score. KI könnte helfen, diese Patienten früher zu diagnostizieren und Leben zu retten.

Untersuchungen zeigen, dass KI vorhersagen kann, ob Menschen mit feuchter altersbedingter Makuladegeneration (AMD) auf einem Auge diese auch auf dem anderen entwickeln werden. Eine Studie mit Scans von mehr als 2.500 Personen ergab, dass KI fünf von sechs Experten übertraf.

Forscher haben außerdem ein KI-Tool entwickelt, das das Risiko von Schüben bei Menschen mit Colitis ulcerosa vorhersagen kann. Die Technologie könnte die Beurteilung von Colitis ulcerosa beschleunigen und Ärzten genaue Informationen über die Prognose liefern.

KI könnte Ärzten dabei helfen, in nur 12 Stunden zu entscheiden, welche spezifischen Medikamentenkombinationen einem Krebspatienten wahrscheinlich zugute kommen. Dies könnte die Ergebnisse von Patienten verbessern, die mit gezielten Krebsmedikamenten behandelt werden.

Menschen, die zum Zeitpunkt der Operation an Covid-19 erkrankt sind, sterben häufiger als Menschen ohne das Virus. Eine internationale Studie mit fast 8.500 Patienten ergab, dass ein KI-Tool das Sterberisiko dieser Menschen im Monat nach der Operation vorhersagen könnte.

Forscher haben ein KI-Modell entwickelt, das in acht von zehn Fällen richtig vorhersagte, dass Menschen nicht in die Notaufnahme gehen mussten. Grundlage hierfür waren 100.000 verknüpfte Krankenwagen- und Notfallversorgungsaufzeichnungen aus Yorkshire, England.

KI könnte Managern auch dabei helfen, die Nachfrage nach Betten vorherzusagen. Forscher haben ein KI-Tool entwickelt, das anhand von Echtzeitdaten von 200.000 A&E-Besuchen in einem Londoner Lehrkrankenhaus vorhersagt, wie viele Krankenhausbetten in vier und acht Stunden benötigt wurden. Die Schätzungen übertrafen die eigene Notfallaufnahmeplanung des Krankenhauses.

Das NIHR sagte, die Studiensammlung sei „eine kleine, aber aktuelle Auswahl der Forschung, die sich mit wichtigen gesundheitlichen Herausforderungen befasst“ und „eine Ergänzung zu der wachsenden Zahl an Beweisen, die die Vorteile von KI belegen“.

Dr. Jemma Kwint, leitende wissenschaftliche Mitarbeiterin am NIHR und Autorin des Berichts, sagte: „Ich hoffe, dass die für diese Sammlung ausgewählten hochwertigen Studien nützliche Beispiele für die Beweise sind, die wir brauchen, um Vertrauen in diese fortschreitende Technologie aufzubauen.“

„Weitere Forschung ist erforderlich, um unser Verständnis darüber zu vertiefen, wie diese Tools in der klinischen Routinepraxis funktionieren könnten, welche langfristigen Auswirkungen sie auf die Patientenergebnisse haben und welchen Gesamtwert sie für ihr Geld haben.“