Auf der Union World Conference on Lung Health in Kopenhagen (18–21 November) präsentierten Forschende mehrere KI-gestützte Werkzeuge, die die Erkennung und Überwachung von Tuberkulose (TB) verändern könnten. Laut World Health Organization war TB 2024 die tödlichste Infektionskrankheit und verursachte rund 1.25 Millionen Todesfälle. Viele gefährdete Gemeinschaften haben jedoch keinen einfachen Zugang zu Standarddiagnostik, weshalb schnellere, günstigere und tragbare Instrumente einen großen Unterschied machen könnten.
Vier Hauptansätze wurden vorgestellt. Erstens entwickelte ein Team der Southern University of Science and Technology und des Shenzhen Third People’s Hospital ein Atemanalyse-System (breathomics) mit AveloMask; die Methode wurde an etwa 60 TB-Patienten in Südafrika getestet. Liang Fu nannte das Verfahren nicht-invasiv und sagte, es könne die Behandlungserholung verfolgen, früh zeigen, wenn es einem Patienten besser geht, und so eine sichere Verkürzung der Therapie sowie bessere Therapietreue und Kostensenkungen ermöglichen.
Zweitens ist Swaasa eine Hustenanalyse-Plattform von AIIMS, JIPMER und Salcit Technologies; sie nutzte Smartphone-Aufnahmen von mehr als 350 Teilnehmenden. Der Algorithmus identifizierte zugrundeliegende Zustände in 94 Prozent der Fälle und sagte das Risiko für Atemwegserkrankungen in 87 Prozent korrekt voraus. Drittens kombinierte das Wadhwani Institute for AI mehr als 20 offene Datensätze mit anonymisierten Ni-kshay-Überwachungsdaten und erreichte 71 Prozent Genauigkeit bei der Identifikation der wichtigsten 20 Prozent Dörfer mit wahrscheinlich unentdeckter TB. Viertens stellte Qure.ai qXR vor, ein KI-gestütztes Brust-Röntgentool für Kinder von Geburt bis 15 Jahre, das als erstes Tool für diese gesamte Altersgruppe eine europäische Zulassung erhielt.
Expertinnen und Experten wie Guy Marks hoben das große Potenzial der KI hervor, warnten aber zugleich, dass die Innovationen die Menschen und Gesundheitssysteme erreichen müssen, die sie am meisten brauchen. Ketho Angami forderte strenge Tests, starke Datensätze und Schulungen für Personal und mahnte, sich nicht allein auf KI in komplexen Fällen zu verlassen. Einige Studienergebnisse stehen noch unter Peer Review; vor einer breiten Anwendung sind weitere Validierung und Umsetzungsschritte nötig.
Schwierige Wörter
- invasiv — mit Eingriff in den Körper verbundennicht-invasiv
- therapietreue — regelmäßige Befolgung der vorgeschriebenen Behandlung
- validierung — Überprüfung, ob etwas zuverlässig funktioniert
- anonymisieren — persönliche Daten nicht mehr erkennbar machenanonymisierten
- zulassung — offizielle Erlaubnis für ein Produkt
- genauigkeit — wie richtig oder präzise ein Ergebnis ist
- überwachung — kontinuierliche Beobachtung eines Zustands oder Prozesses
Tipp: Fahre über markierte Wörter oder tippe darauf, um kurze Definitionen zu sehen – während du liest oder zuhörst.
Diskussionsfragen
- Welche Vorteile und möglichen Probleme sehen Sie, wenn tragbare und günstigere TB-Tests in gefährdeten Gemeinschaften eingeführt werden? Nennen Sie Gründe und Beispiele.
- Welche konkreten Schritte nennt der Text, die vor einer breiten Anwendung von KI-Tools nötig sind? Warum sind diese Schritte wichtig?
- Wie könnten genauere Erkennungsmethoden und bessere Überwachung die Behandlungsergebnisse und die Kosten im Gesundheitswesen verändern? Begründen Sie Ihre Meinung.
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