Ihre Studie liefere einen Machbarkeitsnachweis, dass ein KI-System bei Daten auf der Basis natürlicher Sprache gute diagnostische Ergebnisse erzielen könne, berichten die Autoren. Das entwickelte Programm könne Ärzten helfen, große Datenmengen zu bewältigen und Entscheidungen zu treffen, welche Patienten am dringendsten behandelt werden müssten. „Eine weitere mögliche Anwendung dieses Systems ist die Unterstützung von Ärzten bei der Diagnose von Patienten mit komplexen oder seltenen Erkrankungen“, schreiben die Forscher. Denn bei diesen Krankheiten verfügten viele Mediziner über wenig Erfahrungswissen.

Die Forscher konnten ihr System an einer großen Datenmenge trainieren und testen: 101,6 Millionen Datenpunkte von 1,362 Millionen Patienten im Alter von 0 bis 18 Jahren, wobei der Schwerpunkt bei Kindern im Vorschulalter lag. Die Daten entstanden von Januar 2016 bis Juli 2017 im Guangzhou Women and Children's Medical Center bei der Behandlung von Patienten. Krankheitssymptome und andere Angaben mit Ausnahme der Diagnose entnahm das KI-System elektronischen Gesundheitsakten. Anhand der Daten erstellte das Programm eine Diagnose, die im Nachhinein mit der Diagnose des behandelnden Arztes abgeglichen wurde. So entstanden die Zuverlässigkeitswerte für das System.

Das Team um Zhang testete sein System durch einen Vergleich mit zwanzig Ärzten, die in fünf Gruppen aufgeteilt waren. Von Gruppe zu Gruppe hatten sie mehr Kompetenz und eine längere klinische Praxiserfahrung. Im Hinblick auf das F1-Maß, das Genauigkeit und Trefferquote von Daten miteinander kombiniert, lag das KI-System mit 0,885 besser als die beiden Gruppen mit jüngeren Medizinern, aber schlechter als die anderen drei. Die erfahrenste Ärztegruppe erreichte einen Wert von 0,923.

Hermann Josef Kahl vom Berufsverband der Kinder- und Jugendärzte in Köln betrachtet das Modell mit Skepsis: „Es mag sein, dass solche Systeme viel können - doch am Ende muss immer ein Arzt alle Befunde und Ergebnisse beurteilen und die Diagnose stellen.“ Die direkte Begegnung von Arzt und Patient sei nicht zu ersetzen.

„Die Studie zeigt das Potenzial von künstlicher Intelligenz zur Entscheidungsunterstützung des Arztes“, sagt Thomas Neumuth von der Universität Leipzig. Allerdings seien die angewendeten Algorithmen nicht rückverfolgbar und es könne nicht erklärt werden, wie eine Entscheidung zustande kommt. Lorenz Grigull von der Medizinischen Hochschule Hannover stört, dass in der Studie nur eine kleine Auswahl kindermedizinischer Diagnosen verwendet wurde. Auch seien die
Ergebnisse kaum auf Deutschland zu übertragen, weil viele Patientendaten nicht elektronisch und systematisiert vorlägen. Grigull ist Mitgründer der Firma Improved Medical Diagnostics IMD, die Diagnose-unterstützende Verfahren entwickelt.

Erst im Januar war in „Nature Medicine“ ein KI-System vorgestellt worden, das seltene Erbkrankheiten anhand von Porträtbildern von Patienten erkennt. Bei einem Anfangsverdacht könne die Software die Zahl der möglichen genetischen Ursachen eingrenzen und so die Diagnose beschleunigen, betont Peter Krawitz vom Uniklinikum Bonn. Er war neben zwei Medizinern von Uniklinikum Magdeburg sowie Forschern aus Israel und den USA an der internationalen Studie beteiligt.

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