KI-Tool sagt den Gesundheitszustand von Patienten besser voraus als die meisten Ärzte

Ein neues KI-Tool hat gezeigt, dass es in der Lage ist, medizinische Notizen zu lesen und das Sterberisiko der Patienten, die Wiedereinweisung ins Krankenhaus und andere für ihre Pflege wichtige Ergebnisse genau vorherzusagen.

Das von einem Team der Grossman School of Medicine der New York University (NYU) entwickelte Programm wird in allen universitätsnahen Krankenhäusern eingesetzt, in der Hoffnung, zum Standard im Gesundheitswesen zu werden.

Die Studie zu ihrem Vorhersagewert wurde diesen Mittwoch (7) in der Zeitschrift „Nature“ veröffentlicht. Der Hauptautor Eric Oermann, ein Neurochirurg und Informatiker der NYU, sagte gegenüber AFP, dass Vorhersagemodelle ohne KI zwar schon seit Jahren in der Medizin verbreitet seien, in der Praxis jedoch kaum genutzt würden, da die benötigten Daten eine Neuorganisation und eine unbequeme Formatanpassung erforderten.

Allerdings „ist es in der Medizin überall üblich, dass Ärzte sich Notizen darüber machen, was sie in der Klinik sehen und was sie mit Patienten besprechen“, betonte der Autor. „Unsere grundlegende Erkenntnis war also: Können wir mit medizinischen Notizen als Datenquelle beginnen und dann darauf basierende Vorhersagemodelle erstellen?“

Das umfangreiche Sprachmodell namens NYUTron wurde mit Millionen medizinischer Notizen trainiert, die aus den Krankenakten von 387.000 Menschen extrahiert wurden, die zwischen Januar 2011 und Mai 2020 in Langone-Krankenhäusern der NYU behandelt wurden. Zu den Aufzeichnungen gehörten von Ärzten erstellte Notizen, Notizen zum Patientenfortschritt, radiologische Berichte usw Entladungsanweisungen mit einem Gesamtumfang von 4,1 Milliarden Wörtern.

Eine der größten Herausforderungen für das Programm war die Interpretation der natürlichen Sprache, die Ärzte in ihren Notizen verwenden, die von Person zu Person sehr unterschiedlich sind, einschließlich der von ihnen verwendeten Abkürzungen.

Durch die Analyse der gewonnenen Aufzeichnungen konnten die Forscher berechnen, wie oft die Vorhersagen des Programms richtig waren. Darüber hinaus testeten sie das Tool in realen Umgebungen und trainierten es anhand von Aufzeichnungen aus einem Krankenhaus in Manhattan, um zu sehen, wie es in einem Krankenhaus in Brooklyn mit unterschiedlichen Patientendemografien funktioniert.

Insgesamt identifizierte NYUTron 95 % der Menschen, die vor ihrer Entlassung im Krankenhaus starben, und 80 % der Patienten, die innerhalb von 30 Tagen wieder aufgenommen wurden. Das Tool übertraf die Vorhersagen der meisten Ärzte sowie aktuelle Modelle, die keine KI verwenden.

Doch zur Überraschung des Teams „leistete der erfahrenste Arzt, der tatsächlich sehr berühmt ist, übermenschliche Leistungen, besser als das Vorbild“, betonte Oermann. „Der entscheidende Punkt zwischen Technologie und Medizin ist nicht, dass sie immer übermenschliche Ergebnisse liefern muss, sondern vielmehr, dass sie einen echten Ausgangspunkt bieten muss.“

NYUTron schätzte außerdem die Aufenthaltsdauer von 79 % der Patienten korrekt ein, verweigerte in 89 % der Fälle den Versicherungsschutz und 89 % der Fälle lagen zusätzliche Erkrankungen vor, in denen die Grunderkrankung des Patienten mit anderen Erkrankungen einherging.

KI werde niemals ein Ersatz für die Arzt-Patient-Beziehung sein, sagt Oermann. Stattdessen wird es dazu beitragen, „den Ärzten vor Ort mehr Informationen zur Verfügung zu stellen, damit sie fundiertere Entscheidungen treffen können“.

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