Ersteinschätzung per Symptom-Checker Künstliche Intelligenz unterstützt bei der Diagnose

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Infermedica

Die Pandemie hat die Einführung digitaler Technologien im Gesundheitswesen beschleunigt. Patienten nutzen bereits verstärkt Telemedizinangebote. Jetzt halten Lösungen auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI) Einzug in die Arztpraxen.

Selbstlernende Systeme können Ärzte effizient im Arbeitsalltag unterstützen und dazu beitragen, die Patientenversorgung zu verbessern. Zwar ist die Künstliche Intelligenz (KI) kein Ersatz für die persönliche Interaktion mit dem Arzt. Stattdessen dient sie als nützlicher Helfer, der dem Arzt nicht nur zeitraubende Administrationsaufgaben abnimmt, sondern ihm auch als Wissensquelle und Entscheidungshilfe mit zusätzlichen Daten zur Seite steht.

Digitale Symptom-Checker auf Basis Künstlicher Intelligenz zum Beispiel können bereits vor dem persönlichen Arzttermin wichtige Patientendaten erfassen und diese in die Arztpraxis-Software einspeisen. Sie sammeln Informationen zu den Symptomen des Patienten und deren Schweregrad, zu seinem allgemeinen Gesundheitszustand und weiteren Risikofaktoren. Daneben sind solche Tools in der Lage, bereits eine Vordiagnose zu den möglichen Ursachen der Beschwerden zu stellen.

So kann der Arzt sich einen ersten Überblick verschaffen, noch bevor er mit dem Patienten spricht, und den Termin gezielt dazu nutzen, weiterführende Fragen zu stellen. Diese Kombination von Künstlicher Intelligenz und fachlicher Beurteilung durch einen erfahrenen Arzt führt nicht nur zu schnelleren, sondern auch zu genaueren Diagnosen.

Automatisierte Ersteinschätzung per Computer

Hinter der automatischen Vordiagnose steckt eine hochentwickelte Technologie. Symptom-Checker auf Basis Künstlicher Intelligenz nutzen komplexe Algorithmen, die aufgrund der angegebenen Symptome die Wahrscheinlichkeit ermitteln, dass eine bestimmte Erkrankung vorliegt. Dazu stellen sie gezielt eine Reihe von Fragen zu den wahrgenommenen Beschwerden und Krankheitsanzeichen, zum Alter, Geschlecht und der medizinischen Vorgeschichte des Patienten.

Jede Antwort löst eine neue Berechnung aus, um Zusammenhänge und Muster in den gesammelten Daten aufzudecken. Die Künstliche Intelligenz entscheidet dynamisch, welche zusätzlichen Fragen sie stellen muss, um ein zuverlässiges Ergebnis zu erhalten. Dabei greift sie auf eine umfassende Wissensdatenbank zurück, die ständig mit realen Anwendungsfällen und den neuesten Erkenntnissen aktualisiert wird. Mediziner haben zum Beispiel bereits mehr als 44.000 Stunden in die Prüfung der Infermedica-Datenbank investiert, um deren Genauigkeit zu gewährleisten.

Auf Basis dieses Dialogs zwischen Mensch und Maschine erhält der Patient eine Rückmeldung über die möglichen Ursachen seiner Beschwerden sowie Empfehlungen zum weiteren Behandlungsweg. Wie bei einem echten Arztgespräch fallen diese umso präziser aus, je mehr Details der Patient angegeben hat. Die Genauigkeit der gestellten Vordiagnosen liegt bei führenden KI-Lösungen bereits bei 90 Prozent und mehr. Tendenz: steigend, denn dank maschinellen Lernens werden diese Tools mit jeder Diagnose akkurater.

Für Patienten ist der automatische Dialog mit dem Symptom-Checker einfach, bequem und intuitiv. Die Interaktion mit der Künstlichen Intelligenz erfolgt über eine digitale Schnittstelle. Das kann eine mobile App oder eine Webanwendung sein, aber auch ein Sprachdialogsystem. Alternativ kann das Tool von einem Mitarbeiter in der Arztpraxis oder in der Beratungshotline der Krankenkasse zur Unterstützung des Patientengesprächs genutzt werden.

Die KI-gesteuerte Ersteinschätzung erlaubt es, Notfälle zuverlässig zu identifizieren, den Schweregrad von Erkrankungen zu bewerten und Patienten unmittelbar an die richtige Versorgungsstelle weiterzuleiten. Eine Studie der finnischen Aalto-Universität ergab, dass die Mehrzahl der befragten Ärzte den Einsatz von digitalen Symptom-Checkern gerade auch deshalb befürwortete. Denn die automatische Triagierung und Priorisierung kann Wartezeiten und Engpässe minimieren und einem Rückstau von Patienten vorbeugen.

Für viele Patienten ist zudem eine Telekonsultation ausreichend, oder sie können sich mit medizinischer Beratung zuhause auskurieren. Das polnische Versicherungsunternehmen PZU Zdrowie etwa konnte seit der Einführung einer KI-Lösung mehr als einem Drittel aller Patienten mit neu auftretenden Gesundheitsproblemen per Telekonsultation helfen. Doppelt so viele Patienten wie zuvor kurierten sich zu Hause aus, statt einen Arzt aufzusuchen. Gleichzeitig werden Notfälle schneller erkannt und behandelt. Es bleibt mehr Zeit, sich komplexen Fällen zu widmen.

Neue Erkenntnisse dank Künstlicher Intelligenz

In Zukunft ließen sich Symptom-Checker auch mit elektronischen Gesundheitsakten und medizinischen Wearables – etwa Diabetesmonitoren oder Smartwatches – integrieren. Wearables und Smart Watches helfen bereits, Long-Covid-Symptome zu erkennen. Damit hätte der behandelnde Arzt einen umfassenden Überblick über den momentanen Gesundheitszustand seiner Patienten. Daneben könnten Ärzte ihre Patienten bitten, den Verlauf ihrer Symptome mit dem KI-Tool zu erfassen, um eine weitergehende Beobachtung und bei Bedarf eine Anpassung der Behandlung zu ermöglichen.

Die von Symptom-Checkern gesammelten Daten könnten in Zukunft auch der Vorbeugung chronischer Gesundheitsprobleme, der Früherkennung von Krankheiten und als Frühwarnsystem für Epidemien dienen. Mit diesen Einblicken könnten Gesundheitsdienstleister mehr Zeit in die Krankheitsprävention investieren und die Versorgungspfade besser an die wechselnden Patientenbedürfnisse anpassen.

Einsatz in der Weiterbildung

Nicht zuletzt kommt Künstlicher Intelligenz eine Rolle in der Aus- und Fortbildung von Medizinern zu. Universitäten und Hochschulen wie die Stanford University und das Massachusetts Institute of Technology (MIT) bieten bereits KI-bezogene Kurse an, in Essen gibt es seit 2020 das Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM). Auch andere deutsche Hochschulen widmen diesem Bereich immer mehr Aufmerksamkeit.

Es macht Sinn, sich mit Künstlicher Intelligenz bereits in Studium und Ausbildung vertraut zu machen. Denn der Umfang des globalen medizinischen Wissens verdoppelt sich etwa alle zehn Wochen. Es wird für praktizierende Ärzte immer schwieriger, mit den neuesten Erkenntnissen und Empfehlungen Schritt zu halten. Dagegen sind selbstlernende KI-Lösungen so konzipiert, dass sie Unmengen von Daten auswerten und korrelieren können. Vorausgesetzt, die zugrundeliegende Datenbank wird regelmäßig aktualisiert, sind sie deshalb immer auf dem neuesten Stand des Wissens.

KI soll Ärzte nicht ersetzen, sondern unterstützen. Mit ihrer Hilfe lässt sich die Gesundheitsversorgung Schritt für Schritt optimieren. Das Ergebnis sind effizientere Arbeitsabläufe, mehr Zuverlässigkeit und eine bessere Patientenerfahrung. Zahlreiche Innovationen sind denkbar, von Gesundheits-Apps, die mit Wearables kommunizieren, bis hin zu automatischen Fernüberwachungs- und Teletherapiesystemen. Ärzte, die KI-Lösungen einsetzen, werden von besseren Entscheidungshilfen profitieren und wertvolle Zeit sparen – und beides kommt letztendlich den Patienten zugute.

*Der Autor, Piotr Orzechowski, ist CEO bei Infermedica.

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