Schlaganfall-Bilder
Der lernende Algorithmus wurde mit den CT-Datensätzen von mehr als 1.000 Patienten des UKHD mit Verdacht auf Schlaganfall trainiert und an drei 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 Arzt oder Ärztin 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 und Forscherinnen 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 Patientinnen und Patienten an insgesamt drei 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 bei der Etablierung eines gesünderen Lebensstils unterstützen.
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Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer 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 Patientinnen und Patienten 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.
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