KI erkennt Entzündungen: Neue Methode unterscheidet Bakterien, Viren und Autoimmunerkrankungen präzise

Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine immer größere Rolle bei der Diagnose und Behandlung von Krankheiten. Eine innovative Anwendung von KI ermöglicht es nun, Entzündungen genauer zu identifizieren und die richtigen Bekämpfungsmöglichkeiten zu finden. Ein Forschungsteam der Philipps-Universität Marburg hat eine Methode entwickelt, um Infektionen anhand ihrer Verursacher, wie Bakterien, Viren oder andere Faktoren, zu differenzieren.

Schon vor dem Ausbruch der COVID-19-Pandemie waren die Notaufnahmen von Krankenhäusern oft überfüllt mit Patientinnen und Patienten, die unter Entzündungen litten. Diese Entzündungen konnten durch Viren, Bakterien oder autoimmunbedingte Reaktionen verursacht sein. Dr. Michael Thrun, ein Informatiker und Experte für KI an der Philipps-Universität Marburg, betont, wie wichtig es ist, schnelle und zuverlässige Tests zu entwickeln, um zwischen den verschiedenen Ursachen von Entzündungen unterscheiden zu können.

Oft zeigen Betroffene Symptome wie Fieber oder Veränderungen der Blutwerte. Da die Ursache der Infektion jedoch nicht immer leicht festzustellen ist, erhalten sie oft keine angemessene Behandlung. Ein Beispiel dafür ist, dass Antibiotika nur gegen bakterielle Erreger wirksam sind und nicht gegen Viren oder Autoimmunerkrankungen. Eine falsche Behandlung kann nicht nur ineffektiv sein, sondern auch schädliche Auswirkungen haben, insbesondere bei anderen Entzündungen.

Das Forschungsteam hat eine Kombination aus einfachen Bluttests und KI eingesetzt, um zwischen bakteriellen Infektionen, viralen Vireninfektionen und Autoimmunerkrankungen zu unterscheiden. Sie analysierten Blutproben von 80 Patientinnen und Patienten mit entzündlichen Erkrankungen und verglichen die Ergebnisse mit denen von 38 Kontrollpersonen ohne Entzündung. Mithilfe der Blutproben konnte die KI erfolgreich zwischen den beiden Gruppen unterscheiden. Laut Dr. Thrun kann die KI auch zwischen verschiedenen Entzündungsarten unterscheiden. Bakterielle Infektionen, Virusinfektionen und Autoimmunerkrankungen wurden mit einer Genauigkeit von 90,3 Prozent, 80,0 Prozent bzw. 79,0 Prozent identifiziert.

Das Verfahren könnte laut Thrun problemlos eingeführt werden, sobald genügend Daten gesammelt wurden, da es effizient auf kurzfristig erfasste Blutparameter zurückgreift. Die Untersuchungen zeigen, dass KI effektiv eingesetzt werden kann, um Behandlungsentscheidungen bei entzündlichen Erkrankungen zu unterstützen.

An der Studie waren neben Dr. Thrun auch eine Gruppe von Krebsspezialisten der Marburger Hochschulmedizin beteiligt, darunter Professor Dr. Andreas Neubauer, Privatdozentin Dr. Cornelia Brendel und Dr. Jörg Hoffmann. Die Forschungsarbeit wurde finanziell durch den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung sowie die Jose-Carreras-Leukämie-Stiftung unterstützt.

Schlagwörter: Michael Thrun + KI + Marburg

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