Ein KI-gestützter Gesundheitsassistent als Zukunft der Präzisionsmedizin?
Jedes Jahr müssen Millionen Patientinnen und Patienten aufgrund fehlerhafter Diagnosen durch verschiedene medizinische Stellen leiden oder sogar ihr Leben lassen. Fachleute aus dem klinischen Bereich können von der stetig steigenden Zahl an Erkrankungen und entsprechenden Informationen überfordert werden. In 15 % aller Fälle treffen sie eine falsche Diagnose. Außerdem müssen Menschen, die von einer seltenen Krankheit betroffen sind, unter Umständen mehrere Jahre auf eine korrekte Diagnose warten.
Mit KI zu einer besseren medizinischen Entscheidungsfindung
Ziel des EU-finanzierten Projekts Symptoma ist die Verbesserung der diagnostischen Qualität, wobei gleichzeitig die Kosten und der Zeitaufwand reduziert werden sollen. Dazu sagt Jama Nateqi, CEO und Mitbegründer des KMU Symptoma: „Wir möchten allen Patientinnen und Patienten die richtige Diagnose und die Behandlung bieten, die sie verdienen, und damit den Weg in Richtung Präzisionsmedizin freimachen.“ Das Symptoma-Team hat den genauesten digitalen Gesundheitsassistenten der Welt entwickelt. Dieser besteht aus einem Chatbot, der mittels künstlicher Intelligenz (KI) krankheitsspezifische Fragen stellt, nachdem der Nutzer oder die Nutzerin entsprechende Informationen eingegeben hat. Dadurch kann er Symptome erkennen, die auf bestimmte Erkrankungen hinweisen, und damit die Anzahl möglicher Krankheiten reduzieren. Nachdem die Symptoma-Suchmaschine alle Symptome abgewogen hat, gibt sie eine Liste mit möglichen medizinischen Ursachen zurück, die nach Wahrscheinlichkeit geordnet sind. Im Gegensatz zu anderen Symptomprüfern, die sich oft auf eine begrenzte Datenbank stützen, lässt Symptoma auch Informationen zu seltenen Krankheiten mit einfließen, wodurch es keine verzerrten Wahrscheinlichkeiten und falschen Diagnosen mehr gibt. Die Datenbank berücksichtigt mehr als 20 000 Erkrankungen und mehrere Milliarden Verbindungen zu Symptomen und Risikofaktoren. Als Quelle für diese Informationen dienen medizinische Fachzeitschriften, Daten von Nutzerinnen und Nutzern sowie elektronische Gesundheitsakten. Laut internen, externen und unabhängigen Studien erreicht Symptoma die beste Diagnosegenauigkeit. Pfizer hat eine Studie in Auftrag gegeben, bei der 107 Systeme aus aller Welt verglichen wurden. Dabei hat sich Symptoma als das beste erwiesen. Selbst ein Mitbewerber hat seine erstklassige Leistungsfähigkeit bestätigt. Aktuell wird Symptoma jeden Monat von 10 Mio. Menschen genutzt. Da es in 36 Sprachen zur Verfügung steht, beseitigt es außerdem Sprachbarrieren.
Symptomas Gesundheitsassistent hilft im Umgang mit COVID-19
„Unsere bedeutendste Leistung während des Projekts war unser Einfluss auf die Pandemie“, sagt Nateqi. Das Symptoma-Team trainierte seinen Symptomprüfer im Januar 2020 für COVID-19, wodurch er zum ersten und einzigen KI-System wurde, das COVID von 20 000 anderen Krankheiten unterscheiden konnte, sogar von Erkrankungen mit einer ähnlichen Symptomatik. Ergebnisse aus 1 000 Fällen ergaben bei der Einschätzung des Risikos für COVID-19 bei symptomatischen Patientinnen und Patienten eine Genauigkeit von 96,32 %. Seitdem haben verschiedene Regierungen, Städte, Krankenhäuser und Unternehmen die Technologie im Kampf gegen die aktuelle Pandemie genutzt. Bislang hat der Symptomprüfer mehr als 100 Mio. Risikobewertungen in Verbindung mit COVID-19 vorgenommen. Diese wurden mit Tausenden Ergebnissen von Diagnosetests kombiniert, woraus neue Realdaten und bessere Erkenntnisse zum Virus und seinen Symptomen entstanden sind. „Symptoma ist der erste Schritt zu einem neuen Paradigma der diagnostischen Entscheidungsfindung, die auf einer objektiven anstatt auf einer subjektiven Argumentation basiert“, so Nateqi abschließend. Für die Partner ist Symptomas System ein akkurates Diagnoseinstrument, das Fachleute aus dem klinischen Bereich bei einer schnellen Diagnose von Erkrankungen unterstützen könnte, wobei auch die neuesten Erkenntnisse zu seltenen Krankheiten miteinbezogen werden. Gleichzeitig soll es zu einem besseren Verständnis der Biomarker und klinischen Symptome beitragen.
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