Künstliche Intelligenz in der klinischen Praxis
Betroffene seltener Erkrankungen haben es oft nicht leicht. Auch im Bereich der Neurologie erhalten sie oft nicht dasselbe Maß an Behandlung wie Patientinnen und Patienten mit häufigeren neurologischen Erkrankungen. Künstliche Intelligenz (KI) soll dem ein Ende setzen. Obwohl die Entwicklungen stetig voranschreiten, gilt es dennoch einige Hürden zu überwinden.
Aufgrund der geringen Häufigkeit bestimmter Krankheiten ist das Fachwissen und die Kenntnis über diese nicht so umfassend wie bei häufig auftretenden Erkrankungen. Dr. Maria J. Molnar, Professorin für Neurologie und Direktorin des Instituts für Genomische Medizin und Seltene Krankheiten der Semmelweis-Universität in Budapest, erklärt, dass Patientinnen und Patienten mit seltenen neurologischen Erkrankungen oft nicht das gleiche Maß an Behandlung erhalten wie Personen mit häufigeren neurologischen Erkrankungen. „Es kommt immer wieder zu fehlenden oder falschen Diagnosen. Aufgrund der Seltenheit dieser Krankheiten ist es besonders wichtig, sich auf datenbasierte Erkenntnisse zu stützen“, erklärt die Expertin.
„Data sharing“ essenziell für seltene Erkrankungen
Das menschliche Gehirn ist in der Lage, zeitgleich fünf bis sieben verschiedene Hypothesen zu evaluieren. Künstliche Intelligenz kann hier Abhilfe leisten. Bei seltenen Erkrankungen besteht allerdings der Nachteil, dass oft nicht sehr viele Daten vorhanden sind, was die Qualität eines KI-basierten Algorithmus senkt. „Data sharing“ zwischen Organisationen ist daher essenziell für diesen Bereich.