Adäquate Therapie bei verschiedenen Entzündungsursachen sicherstellen
Schon vor dem Aufkommen des
COVID-19-Erregers waren Notaufnahmen der Krankenhäuser voll mit Patient:innen, die an
Entzündungen litten, seien sie durch Viren, Bakterien oder Autoimmunreaktionen verursacht. „Um eine angemessene Behandlung sicherzustellen, ist es erforderlich, schnelle, einfache und verlässliche Tests zu entwickeln, die zwischen verschiedenen Entzündungsursachen unterscheiden können“, sagt der Marburger Informatiker und KI-Spezialist Dr. Michael Thrun, einer der Leitautoren des aktuellen Fachaufsatzes. Die Betroffenen weisen oftmals Fieber oder bestimmte Blutparameter auf. Weil der Grund der Infektion nicht ohne Weiteres zu bestimmen ist, werden die Betroffenen häufig nicht angemessen behandelt. Eine falsche Behandlung ist nicht nur ineffektiv: Was bei
Autoimmunkrankheiten hilft, kann bei anderen Entzündungen sogar schädlich sein.
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Erschienen am 04.04.2024 • Wie aktuelle Analysen zeigen scheinen bestimmte Atemwegsinfektionen miteinander zu interagieren, andere aber nicht. Mehr dazu hier!
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KI, die bakterielle bzw. virale Infektionen, Autoimmunerkrankungen und Entzündungen unterscheiden kann
Die Autori:nnen der Studie nutzten eine Kombination einfacher Bluttests und entwickelten eine
KI, die zwischen bakteriellen Infektionen, viralen Virusinfektionen und Autoimmunerkrankungen unterscheiden kann. Die Forschungsgruppe analysierte Blut von 80 Patient:innen umit entzündlichen Erkrankungen und verglich die Ergebnisse mit denen von 38 Kontrollpersonen ohne Entzündung. Aufgrund der Blutproben konnte eine zweistufige KI-Anwendung diese beiden Gruppen auseinanderhalten. „Die Künstliche Intelligenz unterscheidet außerdem zwischen verschiedenen Arten von Entzündungen“, berichtet Thrun: Bakterielle Infektionen, Virusinfektionen und Autoimmunerkrankungen werden mit einer Genauigkeit von 90,3%, 80,0 bzw. 79,0% erkannt. „Sobald genügend Daten vermessen worden sind, kann das Verfahren einfach eingeführt werden, denn es nutzt effizient kurzfristig erfasste Blutparameter“, hebt der Informatiker hervor. „Nach unseren Ergebnissen lassen sich Behandlungsentscheidungen bei entzündlichen Erkrankungen durch KI wirksam steuern.“ Neben Michael Thrun beteiligte sich eine krebsmedizinische Arbeitsgruppe um Professor Dr. Andreas Neubauer, Privatdozentin Dr. Cornelia Brendel und Dr. Jörg Hoffmann aus der Marburger Hochschulmedizin an der Studie. Der Europäische Fonds für regionale Entwicklung und die José-Carreras-Leukämie-Stiftung unterstützten die zugrundeliegende Forschungsarbeit finanziell.
(1) Hoffmann J et al.: Development of an explainable AI system using routine clinical parameters for rapid differentiation of inflammatory conditions, Frontiers in Immunology 2024, DOI: https://doi.org/10.3389/fimmu.2024.1364954
