Chancen für die Patientenversorgung in der Rheumatologie durch Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bietet laut eines Experten zwar die Chance die Patientenversorgung in der Rheumatologie zu verbessern, oft werde sie aber nicht genutzt oder es fehle das Wissen dazu.

„Künstliche Intelligenz bietet neue Chancen, die Patientenversorgung in der Rheumatologie zu verbessern, und dies auf allen Abschnitten des Patientenpfads inklusive Diagnose, Therapie und Aufklärung“, erläuterte PD Dr. med. Johannes Knitza, vom Institut für Digitale Medizin am Universitätsklinikum Marburg anlässlich einer Pressekonferenz zum Deutschen Rheumakongresss. Ein positiver Einfluss von KI auf den klinischen Alltag werde zwar von Rheumatologen antizipiert, jedoch bestehe eine deutliche Diskrepanz zwischen dieser Erwartung und der aktuellen Nutzung von KI sowie dem mangelnden Wissen über KI, so Knitza weiter, der zudem Vorstandsmitglied der Arbeitsgemeinschaft Junge Rheumatologie (AGJR) innerhalb der DGRh ist.

Verbesserte Diagnosemöglichkeiten

Laut des Experten können KI-Technologien Diagnosen verbessern. Dazu gehörten etwa eine automatisierte Priorisierung der Terminvergabe für Patienten mit Verdacht auf eine rheumatische Erkrankung, da sie die Zeit bis zu Diagnose verkürzen können und die Enpowerung von Erkrankten, die mit Smartphone-Kamera und KI-Algorithmus selbstständig festzustellen könnten, ob eine Arthritis vorliegt. Durch eine automatisierte Auswertung der Befunde von Bildgebung und essenziellem Ultraschall könne zudem Zeit eingespart werden. Noch fehleranfällig erweisen sich Knitza zufolge KI-basierte Chatbots, die Betroffenen zwar eine schnelle erste Abklärung inklusive Verdachtsdiagnosen ermöglichten, allerdings aufgrund der subjektiven Eingaben nicht immer korrekt.

Therapieoptimierung durch personalisierte Medizin

Nach Angaben von Knitza kann KI Ärztinnen und Ärzte dabei unterstützen, eine evidenzbasierte und leitliniengetreue Therapie umzusetzen. So habe durch ein Tool die Entscheidungssicherheit von Rheumatologen und deren Therapieübereinstimmung gesteigert werden Ebenfalls habe gezeigt werden können, dass konventionelle Large-Language-Model-Systeme auch bei hochkomplexen rheumatischen Erkrankungen sichere und zum Großteil auch Leitlinien-getreue Therapievorschläge machen.

Aufklärung und Patientenwissen

„Die Zeit für eine ernsthafte Patientenaufklärung ist durch den zeitlichen Druck oftmals viel zu knapp und viele Fragen bleiben unbeantwortet“, bemängelte Knitza. Auf der anderen Seite überfordere Betroffene die Flut von vorhandenen digitalen Informationen. Chatbot-basierte KI-Systeme könnten Knitza zufolge Erkrankte jedoch rund um die Uhr bei Fragen unterstützen. So habe die ChatSLE-Studie etwa gezeigt, das Fragen von Lupus-Patientnen durch ChatGPT empathischer und qualitativ hochwertiger beantwortet wurden als von europäischen Experten. Ein Hauptgrund für diesen Unterschied war, dass die Antworten von ChatGPT wesentlich länger waren als die der Experten.

„KI bietet große Chancen, jedoch müssen Betroffene und Ärzteschaft durch gezielte Fortbildungen über die neuen Möglichkeiten und Grenzen aufgeklärt werden“, forderte Knitza abschließend und wies darauf hin, dass gleichzeitig an trainierten lokalen KI-Lösungen gearbeitet werde, um die Datensicherheit und Verlässlichkeit zu gewährleisten. (hr)