Künstliche Intelligenz (KI) beweist eine unerwartete Fähigkeit, Frühindikatoren eines kognitiven Verfalls zu erkennen, indem sie Muster in Arztbriefen analysiert und in subtilen Fällen möglicherweise die menschliche Genauigkeit übertrifft. Eine neue Studie, die am 7. Januar in npj Digital Medicine veröffentlicht wurde, zeigt, dass ein KI-System Patienten, deren Krankenakten auf mögliche kognitive Probleme – wie Gedächtnisverlust, Verwirrung oder Verhaltensänderungen – hinweisen, mit überraschender Präzision kennzeichnen kann. Hier geht es nicht darum, Ärzte zu ersetzen; Es geht darum, Screening-Prozesse dort zu verbessern, wo es an Fachkräften mangelt.
Die Kraft der KI-gesteuerten Mustererkennung
Das KI-System wurde entwickelt, um klinische Notizen nach wiederkehrenden Erwähnungen von kognitiven Beeinträchtigungen, familiären Bedenken oder ungewöhnlichem Patientenverhalten zu durchsuchen. Anstatt Diagnosen zu stellen, hebt das System Patienten hervor, die möglicherweise einer weiteren Untersuchung bedürfen, sodass Ärzte die Nachuntersuchungen effizient priorisieren können.
„Das Ziel besteht nicht darin, die klinische Beurteilung zu ersetzen, sondern als Screening-Hilfe zu fungieren“, erklärt Dr. Lidia Moura, Neurologin am Massachusetts General Hospital. Dies ist besonders wichtig angesichts des wachsenden Drucks auf die Gesundheitssysteme weltweit, wo eine Früherkennung die Ergebnisse erheblich verbessern kann.
Wie das KI-System funktioniert: Ein Agentenansatz
Das Forschungsteam verfolgte einen innovativen „agentischen“ Ansatz und nutzte fünf miteinander verbundene KI-Programme, die gemeinsam ihre Interpretationen medizinischer Notizen ohne menschliches Eingreifen verfeinerten. Das System wurde anhand von drei Jahren realer Arztberichte – Klinikbesuche, Fortschrittsberichte und Entlassungszusammenfassungen – trainiert, die von Ärzten bereits mit Hinweisen auf kognitive Bedenken versehen waren.
Anfangs erreichte die KI eine Übereinstimmung von 91 % mit den Ärzten. Allerdings ergaben reale Tests eine Sensitivität von etwa 62 %, was bedeutet, dass einige Fälle übersehen wurden. Überraschenderweise ergab eine weitere Überprüfung durch unabhängige klinische Experten, dass die KI bei 44 % der Meinungsverschiedenheiten genauer war und klinische Definitionen strenger anwendete als einige Ärzte. Die KI priorisierte die direkte Erwähnung kognitiver Probleme, während einige Ärzte möglicherweise subtile Signale in umfassenderen Patientenakten übersehen.
Die Grenzen menschlicher Überprüfung und die Zukunft der KI im Gesundheitswesen
Diese Diskrepanz verdeutlicht einen entscheidenden Fehler bei herkömmlichen Diagrammüberprüfungen: Menschen können subtile Hinweise übersehen, die die KI konsequent identifiziert. „Wenn die Signale offensichtlich sind, sieht sie jeder“, sagt Dr. Moura. „Wenn sie subtil sind, können Mensch und Maschine voneinander abweichen.“ Das System ist nicht dazu gedacht, Ärzte zu ersetzen, sondern soll im Hintergrund laufen und Einblicke in potenzielle Bedenken direkt in der Krankenakte ermöglichen.
Die Genauigkeit des Systems ist zwar vielversprechend, kann jedoch aufgrund unterschiedlicher Dokumentationspraktiken in verschiedenen Gesundheitseinrichtungen unterschiedlich sein. Wie Karin Verspoor, Forscherin für KI und Gesundheitstechnologien an der RMIT University, betont, hat die Qualität der Notizen einen erheblichen Einfluss auf die Leistung der KI.
Das System befindet sich noch nicht in der klinischen Praxis, aber sein Potenzial ist klar: Es soll eine zusätzliche Ebene an Erkenntnissen liefern, ohne Ärzte zu belasten, die Früherkennung zu verbessern und möglicherweise den Verlauf des kognitiven Verfalls umzukehren.
Diese Studie unterstreicht die wachsende Rolle der KI im Gesundheitswesen, nicht als Ersatz für Ärzte, sondern als leistungsstarkes Instrument zur Erweiterung der menschlichen Fähigkeiten und zur Verbesserung der Patientenversorgung.
