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Medizin

Künstliche Intelligenz diagnostiziert genauer als (unerfahrene) Kinderärzte

Dienstag, 12. Februar 2019

/Africa Studio, stockadobecom

Guangzhou – Sind Computer Ärzten demnächst in einer ihrer Kernkompetenzen, der Diagnose von Erkrankungen, überlegen? Chinesische Forscher stellen in Nature Medicine (2019; doi: 10.1038/s41591-018-0335-9) eine Software vor, die nach einer Phase des maschinellen Lernens in der Lage war, eine Reihe von Krankheiten zu diagnostizieren. Sie waren dabei teilweise treffsicherer als Kinderärzte in den ersten Berufsjahren.

Ärzte stellen Diagnosen, indem sie Anamnese, Laborergebnisse, körperliche Befunde und Symptome analysieren. Meist gehen sie hypothetisch-deduktiv vor. Eine zentrale Beschwerde bildet den Ausgangspunkt für eine Vermutung, die dann anhand weiterer Befunde auf ihre logische Plausibilität geprüft wird. Dabei helfen den Medizinern die in Studium und Ausbildung erworbenen Kenntnisse. Welche Anfangshypothesen die Ärzte stellen, hängt stark von Diagnosen ab, die sich in der Vergangenheit bei ähnlichen Konstellationen als richtig erwiesen haben.

Eine künstliche Intelligenz (KI) arbeitet ähnlich, allerdings ohne medizinischen Sach­verstand. In einer Lernphase sucht die Software in Anamnese, Laborergebnissen, körperlichen Befunden und Symptomen ohne Ausgangshypothese nach Mustern, aus denen sich die von den Ärzten gestellten Diagnosen ableiten lassen. Die KI verfügt über keinerlei medizinisches Wissen, und im Gegensatz zum Arzt kann sie nicht erklären, wie sie zu einer Diagnose gekommen ist. Trotzdem kann eine KI eine hohe Treffsicherheit erreichen, wenn sie später aufgrund ihrer Algorithmen eigene Diagnosen stellt.

Der Vorteil der KI ist unter Umständen der größere Erfahrungshintergrund. Ein Kinderarzt mag im Verlauf seiner Berufslaufbahn Kontakt zu einigen Tausend Patienten haben. Das Team um Kang Zhang von der Medizinischen Universität in Guangzhou konnte ihre KI dagegen mit den elektronischen Krankenakten von 567.498 pädiatri­schen Patienten füttern, die 1,36 Millionen ambulante Termine wahrgenommen hatten. Dabei wurden 101,6 Millionen Informationen in den Krankenakten festgehalten.

Im ersten Schritt sollte die KI nur feststellen, welche Organsysteme betroffen waren. Das fiel der KI in der Regel nicht schwer. Die Genauigkeit lag zwischen 85 Prozent bei gastrointestinalen und 98 Prozent bei neuropsychiatrischen Erkrankungen. Im nächsten Schritt sollte die KI spezifische Diagnosen stellen. Asthma wurde zu 83 Prozent („mit Husten“) oder zu 97 Prozent („unspezifisch“) korrekt erkannt. Die Treffsicherheit bei einer infektiösen Mononukleose betrug 90 Prozent, beim Drei-Tage-Fieber (Roseola) 93 Prozent, bei der Influenza 94 Prozent, bei Windpocken 93 Prozent und bei der (in Ostasien häufigen) Hand-Fuß-Mund-Krankheit 97 Prozent.

Die KI gibt zwar nicht zu erkennen, wie sie zu den Diagnosen kommt. In der Studie war jedoch offensichtlich, dass „Bauchschmerzen“ und „Erbrechen“ als Kennzeichen der Gastroenteritis erkannt wurden. Unter den körperlichen Befunden wurden abdominale Anspannung und Hautausschlag als wichtige Hinweise gedeutet, ebenso aber auch das Fehlen einer palbierbaren Masse. Fieber war ebenfalls ein wichtiger Hinweis auf eine Gastroenteritis, während die Laborbefunde die KI laut Zhang wenig interessierten.

Im zweiten Teil der Studie wurde die Treffsicherheit der KI bei 11.926 Patienten mit der von Ärzten verglichen, darunter waren 2 Gruppen von Ärzten mit weniger als 8 Jahren Berufserfahrung und 3 Gruppen von erfahreneren Kollegen.

Im Vergleich zu den Nachwuchsärzten erzielte die KI häufig eine höhere Treffsicher­heit. Vorteile bestanden einmal bei häufigen Erkrankungen wie Influenza oder Hand-Fuß-Mund-Erkrankungen und zum anderen bei gefährlichen oder lebensbedrohlichen Erkrankungen wie einem akuten Asthmaanfall oder einer Meningitis.

Laut Zhang könnte die KI Ärzten bei der Triage helfen, also bei der raschen Unter­scheidung von Patienten, die wegen bedrohlichen Erkrankungen sofort behandelt werden müssen und solchen, die wegen weniger gefährlichen Erkrankungen zunächst zurückgestellt werden können.

Lorenz Grigull, Oberarzt an der Klinik für Pädiatrische Hämatologie und Onkologie der Medizinischen Hochschule Hannover, teilt diese Einschätzung. In den Notfall­ambulanzen könnte eine Software, die die Patienten rasch nach dem Schweregrad der Erkrankung oder Verletzung einteilt, sinnvoll sein.

Um die KI auch in Deutschland einzusetzen, müsste sie zunächst mit einem Datensatz aus dem deutschen Gesundheitssystem gefüttert werden. Dies hält Grigull derzeit für unrealistisch, da es in Deutschland an den wenigsten Einrichtungen einheitliche Patientenakten gibt, die von der KI analysiert werden könnten. Vielerorts fänden sich noch handschriftliche Notizen oder wenig strukturierte elektronische Daten, mit denen eine KI nichts anfangen könnte.

Ein weiteres von Zhang angeregtes Einsatzgebiet wäre die Ausbildung. Grundsätzlich könnte es nach Einschätzung von Grigull sinnvoll sein, zu Ausbildungszwecken mit „virtuellen Patienten“ zu arbeiten. Da die KI jedoch nicht transparent ist und unklar bleibt, wie sie zu einem Ergebnis kommt, sei sie für konkrete Lernsituationen nicht optimal, so Grigull. Die KI könne zwar richtig anzeigen, dass ein Kind an Windpocken leidet, dies aber im Gegensatz zu echten Ärzten nicht begründen.

Der Biostatistiker Frank Klawonn vom Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung in Braunschweig bezweifelt den Nutzen der KI für die Diagnostik. Der Datenexperte warnt, dass die KI gerade bei seltenen Erkrankungen häufig auf wackeligen Füßen steht, da sie ihre Fähigkeit nur an wenigen Fällen gewonnen hat. Klawonn hat auch Inkonsistenzen innerhalb der Studie entdeckt. Er wolle zwar nicht alle Ergebnisse anzweifeln. An einigen Stellen sei mit Zahlen und Begriffen doch „so schludrig umgegangen worden, dass man dadurch der gesamten Studie nur sehr wenig Vertrauen schenken kann.“

Auch Thomas Neumuth vom Innovation Center Computer Assisted Surgery an der Universität Leipzig ist skeptisch. Die Studie zeige zwar das Potenzial der KI auf. Auf Deutschland übertragbar seien die Ergebnisse jedoch kaum, zumal die Akzeptanz in der Bevölkerung gering sei. Thomas kann sich nicht vorstellen, dass Eltern lieber einen Computer als einen Arzt über die Behandlung ihres Kindes entscheiden lassen. © rme/aerzteblatt.de

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