Künstliche Intelligenz

KI toppt Intensivmediziner bei Vorhersage eines Nierenversagens

Für Ärzte auf Intensivstationen ist es oft schwierig, unter den vielen kontinuierlich ermittelten Überwachungsdaten früh Zeichen eines Nierenversagens herauszulesen. Ein Fall für künstliche Intelligenz?

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Viele Daten, in kurzen Abständen aktualisiert – inwieweit kann künstliche Intelligenz die Arbeit auf Intensivstationen unterstützen?

Viele Daten, in kurzen Abständen aktualisiert – inwieweit kann künstliche Intelligenz die Arbeit auf Intensivstationen unterstützen?

© Vadim / stock.adobe.com

Berlin. Eine auf künstlicher Intelligenz basierende Echtzeitvorhersage für akutes Nierenversagen übertrifft die Vorhersageleistung des Menschen. Das haben jetzt Forscher am Deutschen Herzzentrum Berlin (DHZB) um Privatdozent Dr. Alexander Meyer nachgewiesen (npj Digital Medicine 2020; online 26. Oktober).

Sie hoffen, mithilfe der künstlichen Intelligenz frühe Zeichen eines Nierenversagens – eine relativ häufige, aber schwerwiegende und oft zu spät diagnostizierte Komplikation unmittelbar nach Herzoperationen – schon vor Auftreten erster Symptome erkennen zu können, um so auch rechtzeitig gezielte Behandlungsmaßnahmen einleiten zu können.

Daten von über 15.000 Patienten

Das Team um Meyer habe ein „rekurrentes neuronales Netzwerk (RNN)“ aufgebaut, das dann auf Basis der anonymisierten Daten von über 15.000 Patienten zu Früherkennung des akuten Nierenversagens „trainiert“ wurde, berichtet das DHZB in einer Mitteilung zur Veröffentlichung der Studie.

Das Netzwerk berücksichtige 96 auf Intensivstationen routinemäßig erhobene Parameter. Die Leistung dieser künstlichen Intelligenz sei dann mit der von erfahrenen Klinikern verglichen worden, indem tatsächliche Fälle eines Nierenversagens anhand der gespeicherten Daten „nachgespielt“ worden seien.

„Dem Menschen klar überlegen“

„Im Ergebnis war das RNN dem Menschen klar überlegen“, konstatiert das DHZB. Meyer, gelernter Informatiker, ist in Ausbildung zum Facharzt für Herzchirurgie am Deutschen Herzzentrum Berlin und leitet als Chief Medical Information Officer die Entwicklung der digitalen Medizin am DHZB. Er gehört zu den Studienleitern (PI) des durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten neuen Berliner Zentrums für Maschinelles Lernen (BZML).

„Wir können und wollen den Intensivmedizinerinnen und Intensivmediziner die Entscheidungen nicht abnehmen“, betont Meyer in der Mitteilung des DHZB. „Aber wir wollen ihnen dabei helfen, die richtige Entscheidung sehr früh zu treffen – und ihren Patientinnen und Patienten damit vielleicht das Leben zu retten“. (eb)

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