Technische Universität München nutzt KI zur Verbesserung der Verständlichkeit von CT-Befunden

Ein Team der Technischen Universität München (TUM) hat Wege gefunden, um komplexe CT-Befunde für Patienten verständlich zu machen, indem es Künstliche Intelligenz einsetzt. Die Herausforderungen liegen in der oft komplexen Fachsprache und dem umfangreichen medizinischen Wissen, die notwendig sind, um Befunde korrekt zu interpretieren. Um diese Hürde zu überwinden, entwickelte das TUM-Team ein System, das durch KI-gestützte Verfahren CT-Scans analysiert und anschließend in einer vereinfachten, patientengerechten Sprache zusammenfasst.

Die Pilotstudie zeigte Ergebnisse: Die Lesedauer für Patienten sank von durchschnittlich sieben Minuten bei traditionellen Befunden auf nur noch zwei Minuten mit dem KI-unterstützten System. Mehr als 80 % der Teilnehmer bewerteten die vereinfachten Befunde als deutlich leichter lesbar und verständlicher im Vergleich zu den herkömmlichen Dokumentationen. Die Zufriedenheit zeigte sich ebenfalls in der hohen Einschätzung als hilfreich und informativ, wobei über 80 % der Patienten diese positive Bewertung gaben. Auch objektive Messwerte bestätigten die verbesserte Lesbarkeit der KI-generierten Zusammenfassungen.

Dr. Philipp Prucker, Erstautor der Studie, betont jedoch, dass KI zwar ein wertvolles Werkzeug sei, aber kein Ersatz für das Fachwissen ärztlicher Experten. Während die KI in der Lage ist, Befunde zu vereinfachen und zu strukturieren, sind menschliche Kontrolle und Korrektur essenziell, um eventuelle Fehler zu vermeiden. In 6 % der Fälle zeigten sich inhaltliche Abweichungen durch die KI, während weitere 7 % Informationen ausließen oder sogar neue Daten einfügten. Daher wird vor einer direkten Anwendung durch Patienten an „ChatGPT“ gewarnt, da dies Datenschutzbedenken und das Risiko von Fehlinformationen birgt.

Die TUM-Forscher sehen in der Kombination aus KI und medizinischem Fachpersonal eine vielversprechende Lösung für die Zukunft der Patientenkommunikation. Die Integration automatisch vereinfachter Befunde als Ergänzung zum fachlichen Bericht könnte Patienten besser in den Behandlungsprozess einbeziehen und ihnen ermöglichen, ihre eigene Gesundheit transparenter zu verstehen. Voraussetzung dafür ist jedoch die Implementierung sicherer und optimierter KI-Lösungen in klinischen Settings.

Schlagwörter: KI + München + TUM

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