KI hilft bei Diabetes-Früherkennung

by | Sep 21, 2023

Anhoren

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Eine US-Studie zeigt, dass Künstliche Intelligenz anhand von Röntgenbildern des Brustkorbs Risikofaktoren für Typ-2-Diabetes deutlich vor den gängigen Screening-Methoden erkennt 

Typ-2-Diabetes ist eine der Volkskrankheiten, die unser Gesundheitssystem massiv belasten. Und sie ist weiter auf dem Vormarsch, wie Zahlen der Deutschen Diabetes Hilfe belegen: Von den aktuell rund elf Millionen Menschen in Deutschland mit Diabetes, sind 8,7 mit Typ-2 diagnostiziert. Weitere zwei Millionen Menschen wüssten zudem noch nichts von ihrer Erkrankung. Aktuell gibt es 1.600 Neuerkrankungen pro Tag, sodass bis 2040 etwa 12,3 Millionen Menschen in Deutschland an Diabetes leiden werden. Besonders fatal: Bis zur ersten Diagnose leben Betroffene im Schnitt acht Jahre mit der Erkrankung. 

Und genau damit soll bald Schluss sein. Denn eine neue Studie aus den USA, die im Juli im Fachmagazin Nature Communications veröffentlich wurde, zeigt, dass Künstliche Intelligenz auf Röntgenbildern des Brustkorbs Risikofaktoren für Typ-2-Diabetes erkennt. Davon könnten vor allem ethnische Patientengruppen profitieren, für die der Body-Mass-Index, BMI, kein Indikator für ein Diabetes-Screening ist. Zudem könnten standardmäßig alle Röntgenbilder des Brustkorbs auf Diabetes-Risikofaktoren geprüft werden, unabhängig davon aus welchem Grund sie angefertigt wurden, was die Detektionsrate ebenfalls deutlich erhöhen sollte.  

Im Rahmen der Studie wurde das KI-Modell mit mehr als 270.000 Bilder von rund 160.000 verschiedenen Patienten trainiert. Dabei galt es, die Lage des Fettgewebes, insbesondere die des viszeralen Fetts im Oberkörper und Bauchraum zu eruieren. Denn die sei einer der entscheidenden Faktoren bei der Bestimmung des Diabetesrisikos. Hier zeigt sich auch, warum der BMI nicht immer ausreichend ist, denn die sogenannten TOFIs speichern Fett an den Organen und können demnach äußerlich durchaus schlank wirken. TOFI steht entsprechend für das Englische „Thin Outside, Fat Inside“.  

Daher verwundert es auch nicht, dass das KI-Modell der Wissenschaftler das Diabetesrisiko noch vor den herkömmlichen Screening-Methoden voraussagt und Personen mit hohem Risiko bis zu drei Jahre vor einer offiziellen Diagnose identifiziert. Mediziner erhalten von der KI einen numerischen Risikowert, der dabei helfen kann, die Behandlungspläne der Patienten entsprechend anzupassen.  

Nach diesen ersten Erfolgen soll die Wirksamkeit des Modells auch bei anderen Erkrankungen wie Herzinsuffizienz oder COPD erprobt werden. Zudem planen die Wissenschaftler die Integration in die EMR, die in den USA vorgeschriebenen Electronic Medical Records der Patienten, um die behandelnden Ärzte direkt auf Risikopatienten aufmerksam zu machen.  

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