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Künstliche Intelligenz Schlauer, schneller, genauer

Autor: Manuela Arand

Künstliche Intelligenz kann Asthma von COPD unterscheiden und Exazerbationen vorhersagen. Künstliche Intelligenz kann Asthma von COPD unterscheiden und Exazerbationen vorhersagen. © iStock/KENGKAT
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Medizinische Algorithmen werden immer besser, vor allem in der Diagnostik. Die Pneumologie läuft dieser Entwicklung hinterher und muss aufpassen, nicht den Anschluss zu verlieren.

Künstliche Intelligenz versucht, die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns mithilfe spezifischer Algorithmen nachzuahmen. Das System trainiert anhand vorhandener Datensätze und entwickelt daraus selbstständig und ohne menschliche Überwachung Modelle, mit denen sich z.B. Befunde auswerten oder Prognosen ableiten lassen. Das alles läuft bereits, erklärte Professor Dr. Konstantinos Kostikas, Universität Ioannina. So haben Computer anhand von großen Datenmengen aus den Studien COPDGene und ECLIPSE gelernt, das Sterberisiko von COPD-Patienten anhand alltäglicher klinischer Befunde vorherzusagen. Dabei erwiesen sich 6-Minuten-Gehtest, Lungenfunktion, Alter und Dyspnoe (MRC-Score) als wichtigste Parameter. Der Computer lieferte zuverlässigere Ergebnisse als traditio­nelle Scores wie BODE oder ADO.

Zur Vorhersage von Asthmaex­azerbationen reichten der Maschine die Risikofaktoren: Alter, Bedarf an ICS/LABA oder Hochdosis-ICS sowie OCS. Spirometrieergebnisse verbesserten die Aussagekraft nicht weiter. „Okay, das hätten wir uns auch ohne Computer gedacht“, meinte Prof. Kostikas. Dass die KI bei der automatisierten Auswertung auf prognostische Parameter kommt, die auch Pneumologen als zentral ansehen, spricht aber für und nicht gegen die Qualität des Maschinenlernens.

Heute schon gibt es Bereiche, in denen die KI dem Arzt haushoch überlegen ist. In einer Studie aus den Niederlanden schnitt der Computer bei der Bewertung von Lungenfunktionstests bei verschiedenen Krankheitsbildern in jeder Hinsicht besser ab als die beteiligten Pneumologen – sowohl was die diagnostische Genauigkeit anging als auch hinsichtlich der benötigten Zeit. Der Rechner brauchte für die ausgiebige Befundung zehn Sekunden, die Menschen im Schnitt 2,5 Stunden.

KI lag häufiger richtig als Hausärzte und Pneumologen

Auch wenn es darum geht, Asthma und COPD zu unterscheiden, haben Ärzte keine Chance gegen den Kollegen Computer, wie Prof. Kostikas‘ Arbeitsgruppe zeigen konnte. Sie ließen die Maschine erst die Unterscheidungsmerkmale anhand des AC/DC**-Scores lernen. Dann durften je 37 Hausärzte und Pneumologen gegen die KI antreten und von einem Expertenpanel eindeutig klassifizierte Fälle beurteilen. Die Pneumologen lagen in 61 % der Fälle richtig, die Hausärzte in 50 %, die KI in 73 %.

„Verlieren wir jetzt unsere Jobs?“, fragte Prof. Kostikas augenzwinkernd. Das wohl nicht, zumal zwischen Entwicklung eines Algorithmus und Marktzulassung Jahre vergehen können. Bis Ende 2019 hatte die FDA gerade mal drei Anwendungen gebilligt, die in der Pneumologie relevant sein können: eine für die schlafmedizinische und zwei für die radiologische Diagnostik. In PubMed liegt die Pneumologie beim Thema Maschinenlernen auf dem vorletzten Platz. Der Vormarsch der KI wird sich also noch hinziehen. Außerdem gibt es speziell im Bereich von Therapieplanung Lücken, in welche die KI noch nicht vordringt.

Quelle: ERS* International Congress 2021 – virtual

* European Respiratory Society
** Asthma/COPD Differentiation Classification

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