Auf der Union World Conference on Lung Health in Kopenhagen (18–21 November) wurden mehrere neue Instrumente vorgestellt, die Künstliche Intelligenz für Tuberkulose (TB) nutzen. TB bleibt laut World Health Organization die tödlichste Infektionskrankheit und verursachte rund 1.25 Millionen Todesfälle in 2024. Schnellere, günstigere und tragbare Tests könnten den Zugang zur Diagnose in gefährdeten Gemeinschaften verbessern.
Vier Hauptansätze wurden gezeigt: Forscher der Southern University of Science and Technology und des Shenzhen Third People’s Hospital in China präsentierten eine Atemanalyse (breathomics) mit AveloMask, getestet an etwa 60 TB-Patienten in Südafrika. Liang Fu sagte, der nicht-invasive Test zusammen mit maschinellem Lernen könne die Erholung verfolgen und eine sichere Verkürzung der Behandlung ermöglichen. Teams von AIIMS, JIPMER und Salcit stellten die Hustenplattform Swaasa vor, sie nutzte Aufnahmen von mehr als 350 Teilnehmenden; der Algorithmus identifizierte bestimmte Zustände in 94 Prozent und sagte das Risiko für Atemwegserkrankungen in 87 Prozent korrekt voraus.
Das Wadhwani Institute for AI kombinierte mehr als 20 offene Datensätze mit anonymisierten Ni-kshay-Daten und erreichte bei nationalen Tests 71 Prozent Genauigkeit bei der Identifikation der Top 20 Prozent Dörfer mit wahrscheinlich unentdeckter TB. Qure.ai zeigte qXR, ein KI-gestütztes Brust-Röntgen für Kinder von Geburt bis 15 Jahre mit europäischer Zulassung für diese Altersgruppe. Expertinnen betonten Nutzen und Grenzen; zusätzliche Validierung und Implementierung sind nötig.
Schwierige Wörter
- revolutionieren — etwas stark verändern oder verbessern.
- diagnose — Identifizieren einer Krankheit oder eines Problems.
- Vulnerabilitätskartierungssystem — System zur Identifizierung gefährdeter Gruppen.
- nicht-invasiv — ohne Eingriff in den Körper.nicht-invasive
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Diskussionsfragen
- Wie könnten diese Technologien die medizinische Versorgung in Zukunft beeinflussen?
- Was sind die wichtigsten Vorteile von KI-Tools in der Medizin?
- Welche Herausforderungen bestehen möglicherweise bei der Einführung dieser Technologien?
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