KI erkennt Schlaganfälle besser als herkömmliche Programme

Computergestützte Analyseprogramme können in der Medizin wertvolle Zeit zu sparen - im Fall von Schlaganfällen etwa. Dabei wird eine Künstliche Intelligenz (KI) anhand tausender Bilddaten aus Computertomographien trainiert, um Gefäßverschlüsse in jeder nur möglicher Lage und Ausprägung im Gehirn zu erkennen.

Kommerzielle Anbieter haben aber nur eingeschränkt Zugang zu klinischen Daten, was Auswirkungen auf die Lernerfolge der KI hat. Diese ist oft nicht auf dem aktuellsten Stand. Das Ergebnis: Vor allem in Gehirnregionen, die nicht oft von Schlaganfällen betroffen sind, kann das Programm nichts erkennen.

Mit einem neuen Programm, das in Deutschland entwickelt wurde, könnte sich das ändern, wie eine aktuelle Studie im Fachjournal Nature Communications zeigt.

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Schnell reagieren

Die Einsatzgebiete von Künstlicher Intelligenz werden auch in der Medizin immer breiter. Tritt ein Schlaganfall oder Herzinfarkt auf, ist die schnelle Diagnose im wahrsten Wortsinn überlebenswichtig. Der Einsatz von Computertomographie (CT) ist heute Standard, doch auch hier kommt es auf die Schnelligkeit in der Beurteilung der CT-Bilder an, ob es sich tatsächlich um einen Schlaganfall handelt. Teams des Universitätsklinikums Heidelberg (UKHD) und des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ) in Kooperation mit dem Universitätsklinikum Bonn (UKB) entwickelten zur Unterstützung ein neues Analyseprogramm, das mit Künstlicher Intelligenz arbeitet und offenbar besser funktioniert als bereits verfügbare KI-Produkte zur Schlaganfalldiagnostik.

Schlaganfall-Bilder

Der lernende Algorithmus wurde mit den CT-Datensätzen von mehr als 1.000 Patient*innen des UKHD mit Verdacht auf Schlaganfall trainiert und an 3 regionalen Kliniken sowie am UKB parallel zur üblichen Schlaganfalldiagnostik auf seine Zuverlässigkeit hin getestet und mit kommerziellen Produkten verglichen. Die Ergebnisse der Probeläufe sind nun im Fachjournal Nature Communications erschienen.

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Die Heidelberger Anwendung zur Auswertung von CT-Bilddaten schneidet deutlich besser ab als derzeit verfügbare KI-Produkte zur Schlaganfalldiagnostik. “Unser Algorithmus zeigte sich im Vergleich zu kommerziellen KI-Produkten deutlich genauer. Darüber hinaus ist der negative Vorhersagewert, also dass bei Ausschluss eines Gefäßverschlusses durch den Algorithmus die Vorhersage tatsächlich korrekt ist, mit bis zu 97 Prozent schon sehr gut“, so die Autoren.

Ohne Ärzt*innen wird es aber trotz KI auch weiterhin nicht gehen. Für die Diagnosestellung gilt weiterhin das Vier-Augen-Prinzip. Das auf Algorithmen basierende System helfe bei der Absicherung der Diagnose, insbesondere wenn die Symptome nicht eindeutig sind und an kleineren Häusern keine spezialisierte neuroradiologische Expertise vorhanden ist. Großen Nutzen für die Betroffenen sieht das Team vor allem in der Möglichkeit, durch die KI-Unterstützung in dieser zeitkritischen Situation schneller die Therapie einleiten zu können.

Herzinfarkt: KI in der Prävention

Auch in der Prävention sehen Forscher*innen mittlerweile Einsatzmöglichkeiten für KI. Eine europaweite Studie, die jetzt gestartet wurde, beschäftigt sich etwa damit, wie Herzinfarkte verhindert werden können. In die sogenannte TIMELY-Studie werden 360 erwachsene Patient*innen an insgesamt 3 Studienzentren in Deutschland, Spanien und den Niederlanden eingeschlossen, die in einer kardiologischen Rehabilitation nachversorgt worden sind. Die Studie läuft bis Mitte 2024 und soll die Teilnehmer*innen bei der Etablierung eines gesünderen Lebensstils unterstützen.

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Die Teilnehmer*innen erhalten Blutdruckmessgeräte, Aktivitätstracker und ein EKG-Pflaster, die erhobenen Daten werden auf einer Plattform eingespeist und dann automatisiert ausgewertet und interpretiert. Anhand dieser Daten kann etwa die Therapie schnell angepasst werden. Mithilfe Künstlicher Intelligenz erhalten sie zudem individuelle Empfehlungen für einen gesunden Lebensstil. Hierbei hilft ein Chatbot, der die Patient*innen begleitet und sie dabei unterstützt, die Ratschläge auch umzusetzen: Die auf die jeweilige Situation angepassten und individualisierten Nachrichten sollen motivierend wirken und die körperliche Aktivität steigern.