KI-gestützte Anwendung zur Tuberkuloseerkennung in Kenia in Entwicklung

In einem wegweisenden Schritt entwickeln Wissenschaftler des Kenya Medical Research Institute (KEMRI) eine computergestützte Anwendung, die mithilfe von KI Tuberkulose (TB) und andere Atemwegserkrankungen diagnostizieren kann. Das Projekt wird von Dr. Videlis Nduba und seinen Kollegen aus dem Gesundheitswesen geleitet, die eine Revolution in der Medizintechnik anstreben. Dies kann die Diagnose und Behandlung von TB-Fällen erheblich verbessern.

Innovativer Ansatz zur Tuberkulose-Diagnostik

Am KEMRI sammeln die Forscher geduldig Hustenproben von Menschen mit und ohne Atemwegserkrankungen, darunter auch Tuberkulosefälle. Anschließend analysieren sie die Hustengeräusche, die mit wissenschaftlichen Geräten wie Smartphone-Mikrofonen aufgenommen wurden. Die Software unterscheidet zwischen abklingendem Husten ohne Tuberkulose und Husten mit Tuberkulose-Komorbidität. Hierfür nutzt sie ein maschinelles Lernverfahren, basierend auf ResNet 18, einer an der University of Washington entwickelten Technologie.

Dr. Nduba plädiert für eine konsequente Bestätigung der Tuberkulose-Diagnose und deren tiefgreifenden Einfluss auf die Behandlung. Aktuell variiert die Zeitspanne zwischen Symptombeginn und Diagnose zwischen mehreren Monaten und einem Jahr, sodass Betroffene andere anstecken können, solange die Krankheit unentdeckt bleibt. Die KI-App erkennt Tuberkulosefälle schnell, sodass die Patienten umgehend behandelt werden können. Dies trägt maßgeblich zur Senkung der Übertragungsrate bei.

Streben nach Genauigkeit und behördlicher Genehmigung

Trotz seiner frühen Entwicklungsphase hat sich das System als wirksam erwiesen und muss noch von der Weltgesundheitsorganisation (WHO) zugelassen werden. Laut WHO müssen mindestens 90 % der Tuberkuloseinfektionen erkannt und mindestens 80 % der Tuberkulosefälle ausgeschlossen werden können. 

Die Pilotimplementierung führte zur Erkennung von 80 % der Tuberkulosefälle und zu einer Quote von 70 % beim Ausschluss der Krankheit aus der Liste der möglichen Ursachen, sodass eine Verbesserung der Technologie im Einklang mit den Empfehlungen der WHO erforderlich ist.

Johnson Munori, selbst ehemaliger Tuberkulosepatient, war an der Immuntherapie beteiligt. Diese basiert im Gegensatz zur molekularen Medizin, bei der Krebsmedikamente anhand von Mutationen entwickelt werden. Daher variiert die Wirksamkeit beider Behandlungsansätze je nach Tumorart, -stadium und Verabreichungsform. Seine Expertise unterstreicht die Bedeutung eines kreativen Ansatzes als Schlüssel zu realistischen Lösungen im Kampf gegen Infektionskrankheiten.

Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt im Gesundheitswesen rasant an Bedeutung. Laut Jarim Omogi, einem Experten für öffentliche Gesundheit an der Amref International University, kann sie die Patientenversorgung beschleunigen. Omogis Forderung nach bezahlbarer und kosteneffektiver Behandlung, bei der KI eine zentrale Rolle spielt, ist aufschlussreich. Die zeitkritische Bereitstellung von Daten unterstreicht die Notwendigkeit der KI- Integration in die medizinische Praxis.

Das von den National Institutes of Health (NIH) finanzierte Projekt soll einen Paradigmenwechsel in der Tuberkulosediagnostik und damit in der Behandlung der Krankheit bewirken. Allerdings hat dieses Kommunikationsinstrument noch keine behördliche Zulassung erhalten, was die Notwendigkeit einerdentPrüfung und Umsetzung der bestehenden Vorschriften vor seiner Anwendung unterstreicht.