BERN / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Eine kürzlich veröffentlichte Studie aus der Schweiz wirft ein kritisches Licht auf den Einsatz von KI-basierten Entscheidungshilfen in der Notfallmedizin. Trotz der großen Erwartungen an Künstliche Intelligenz, die Ärzten bei der Diagnosestellung unterstützen soll, zeigt die Untersuchung, dass diese Systeme derzeit keinen signifikanten Unterschied bei der Reduzierung von Fehldiagnosen machen.
Die Hoffnung, dass Künstliche Intelligenz (KI) in der Notfallmedizin eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Diagnosestellung spielen könnte, wurde durch eine aktuelle Studie aus der Schweiz gedämpft. Diese Untersuchung, die als die weltweit erste ihrer Art gilt, analysierte die Wirksamkeit von Computerised Diagnostic Decision Support Systems (CDDSS) in der Akutmedizin. Die Ergebnisse zeigen, dass diese Systeme in ihrer derzeitigen Form keine signifikante Verbesserung der Diagnosequalität bieten.
Die Studie, die im renommierten Fachjournal ‘Lancet Digital Health’ veröffentlicht wurde, untersuchte 1204 Patienten, die mit unspezifischen Beschwerden wie Ohnmacht, Bauchschmerzen oder Fieber in vier Notaufnahmen in der Schweiz behandelt wurden. Von diesen Patienten wurden 559 mithilfe des CDDSS ‘Isabel Pro DDx Generator’ untersucht, während die restlichen 645 Patienten ohne diese Unterstützung behandelt wurden. Die Forscher bewerteten die Qualität der Diagnosen anhand der gesundheitlichen Entwicklung der Patienten zwei Wochen nach der Behandlung.
Die Ergebnisse der Studie waren ernüchternd: In beiden Gruppen trat bei 18 Prozent der Patienten ein diagnostisches Qualitätsrisiko auf. Auch bei schwerwiegenden unerwünschten Ereignissen und dem Ressourcenverbrauch gab es keine Unterschiede zwischen den Gruppen. Diese Ergebnisse legen nahe, dass die derzeit verfügbaren KI-Systeme in der Notfallmedizin keinen messbaren Effekt auf die Reduzierung von Fehldiagnosen haben.
Prof. Dr. med. Wolf Hautz, Leitender Arzt der Universitätsklinik für Notfallmedizin und Erstautor der Studie, betonte, dass die aktuell verfügbaren KI-Technologien das Problem der Fehldiagnosen nicht lösen werden. Er hob hervor, dass es unabhängig von medizinischen, ökonomischen oder prozeduralen Unterschieden keinen messbaren Nutzen für die Patienten gibt.
Die Studie wurde unter anderem durch das Nationale Forschungsprogramm ‘Digitale Transformation’ des Schweizerischen Nationalfonds gefördert, das auch den Aufbau einer Arbeitsgruppe zur ‘Kollaborativen Entscheidungsfindung’ unterstützt. In Zukunft wollen die Forscher verschiedene Einsatzgebiete für CDDSS evaluieren, um möglicherweise bessere Ergebnisse zu erzielen.
Auch in Deutschland gibt es Bestrebungen, den Einsatz von KI in der Medizin zu erforschen. Das Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz und kausale Methoden in der Medizin (CAIMed) in Niedersachsen untersucht, wie KI bei der Entscheidungsfindung helfen und das Gesundheitssystem entlasten kann. Diese Bemühungen zeigen, dass trotz der aktuellen Herausforderungen das Potenzial von KI in der Medizin weiterhin als vielversprechend angesehen wird.
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