In einer in Nature Mental Health veröffentlichten Studie werteten Forschende elektronische Gesundheitsakten von mehr als 140.000 Kindern aus. Sie trainierten ein spezialisiertes KI‑Modell, das die medizinische Vorgeschichte von der Geburt bis zur frühen Kindheit prüfte.
Das Modell erkannte Kombinationen aus Entwicklungs‑, Verhaltens‑ und klinischen Ereignissen, die oft Jahre vor einer späteren ADHS‑Diagnose erscheinen. Das Instrument war sehr genau bei der Abschätzung des ADHS‑Risikos ab einem Alter von fünf Jahren und zeigte konsistente Leistung über verschiedene Patientengruppen hinweg.
Die Forschenden betonen, dass die KI keine Diagnose ersetzt. Vielmehr soll sie Kindern auffallen, die von verstärkter Aufmerksamkeit in der pädiatrischen Primärversorgung oder von einer früheren Überweisung zur Abklärung profitieren könnten.
Schwierige Wörter
- elektronische gesundheitsakte — digitale Sammlung von medizinischen Informationen eines Patientenelektronische Gesundheitsakten
- forschende — Personen, die wissenschaftlich arbeiten und untersuchenForschenden
- trainieren — ein Modell mit Beispieldaten lernen lassentrainierten
- ki‑modell — Computerprogramm, das Muster in medizinischen Daten erkennt
- vorgeschichte — frühere medizinische Ereignisse einer Person
- abschätzung — ungefähre Berechnung oder Einschätzung eines Wertes
- primärversorgung — erste medizinische Betreuung im Gesundheitswesen
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Diskussionsfragen
- Wie würden Sie reagieren, wenn bei Ihrem Kind ein KI‑Hinweis auf ein erhöhtes ADHS‑Risiko auftaucht?
- Welche Vorteile könnte eine frühere Überweisung zur Abklärung für Kinder haben?
- Welche Bedenken könnten Eltern gegen den Einsatz von KI in elektronischen Gesundheitsakten haben?
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