KI macht’s möglich: Schnellere Diagnose von Harnwegsinfekten dank Fraunhofer Austria und AULSS2 Marca Trevigiana
Die Diagnose von Harnwegsinfekten kann manchmal ein ziemlicher Albtraum sein. Wer möchte schon tagelang auf die Ergebnisse seines Urin-Tests warten? Zum Glück gibt es jetzt eine neue Methode, die dank Künstlicher Intelligenz (KI) das Ganze beschleunigen kann.
Das Fraunhofer Austria und das Institut AULSS2 Marca Trevigiana in Treviso haben eine KI-basierte Methode entwickelt, um Labore bei der Diagnose von Harnwegsinfekten zu entlasten. Das Problem bei der herkömmlichen Methode ist, dass mehr als zwei Drittel der Urinproben ein negatives Ergebnis anzeigen. Das bedeutet, dass das Labor viel Zeit und Arbeit in die Untersuchung dieser Proben investieren muss.
Normalerweise wird eine Urinprobe auf eine Petrischale aufgebracht und am nächsten Tag unter dem Mikroskop auf Bakterienwachstum untersucht. Die KI-Methode dagegen ermöglicht es, negative Proben genauer zu identifizieren und den Arbeitsaufwand im Labor um 16 Prozent zu reduzieren. Das ist doch mal eine Einsparung!
Die Ärzte erhalten durch die KI auch Informationen darüber, warum eine Probe als negativ eingestuft wurde. Das ist besonders wichtig, um sicherzustellen, dass keine Fehler gemacht werden und die Patienten die richtige Behandlung bekommen.
Die Ergebnisse dieser bahnbrechenden Forschung wurden im renommierten Fachjournal “American Journal of Clinical Pathology” veröffentlicht und können ab sofort in der Praxis angewendet werden. Das bedeutet, dass Krankenhäuser und Labore diese Methode bereits nutzen können, um die Diagnose von Harnwegsinfekten zu beschleunigen.
Aber wie genau funktioniert das Ganze? Nun, in vielen Krankenhäusern wird bereits die Durchflusszytometrie eingesetzt, um eine erste Vorauswahl zu treffen und offensichtlich negative oder kontaminierte Proben von der Urinkultur auszuschließen. Im Rahmen der Studie haben die Forscher die Informationen des Sysmex Uf-1000i Geräts untersucht, um herauszufinden, ob die Ergebnisse durch die Einbeziehung zusätzlicher Parameter verbessert werden können.
Die Forscher haben sich für Entscheidungsbäume als KI-Modell entschieden, um sicherzustellen, dass Ärzte verstehen können, warum eine Probe als negativ eingestuft wurde. Durch die Verwendung von sieben Parametern kann der Algorithmus den Arbeitsaufwand der Labore um 16 Prozent reduzieren. Das ist doch mal eine beachtliche Zahl!
Die Forscher sind jetzt auf der Suche nach potenziellen Kooperationspartnern, um die Methode in verschiedenen Krankenhäusern zu testen und zu bewerten. Das ist ein wichtiger Schritt, um sicherzustellen, dass die Methode wirklich effektiv ist und den Ärzten und Patienten zugutekommt.
Also, wenn du demnächst mit Verdacht auf einen Harnwegsinfekt zum Arzt gehst, könnte es sein, dass du dank Künstlicher Intelligenz schneller Gewissheit bekommst. Das ist doch mal eine gute Nachricht, oder?
Schlagwörter: Giacomo Da Col + KI + Fraunhofer Austria
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