Diese Smartphone-App verwendet KI, um Mittelohrentzündungen zu erkennen

Ein neues vielversprechendes Instrument ist im medizinischen Bereich in Erscheinung getreten, speziell zur Erkennung von Ohrinfektionen bei jungen Kindern. Es handelt sich um eine Smartphone-App, die künstliche Intelligenz nutzt, um Mittelohrentzündungen oder akute Otitis Media (AOM) präzise zu diagnostizieren. Dieser technologische Fortschritt könnte nicht nur die Diagnose dieser häufigen kindlichen Infektion verbessern, sondern auch dazu beitragen, die unnötige Verschreibung von Antibiotika zu reduzieren, was angesichts der zunehmenden Resistenz gegenüber antimikrobiellen Mitteln ein wichtiges Thema ist.

Tatsächlich tritt die akute Mittelohrentzündung häufig bei jungen Kindern auf und betrifft etwa 70 % von ihnen vor ihrem ersten Geburtstag. Ihre präzise Diagnose ist jedoch oft schwierig, da sie Ähnlichkeiten mit anderen Ohrerkrankungen aufweist, wie zum Beispiel die seröse Otitis media, die keine antibiotische Behandlung erfordert. Diese Verwechslung kann zu unnötigen Antibiotikaverschreibungen führen und damit die Wirksamkeit dieser Medikamente beeinträchtigen.

Angesichts der Schwierigkeit, diese beiden Arten von Mittelohrentzündungen zu unterscheiden, haben Mediziner und Forscher der Universität Pittsburgh und des UPMC eine Smartphone-App entwickelt, die künstliche Intelligenz nutzt. Diese App bewertet ein kurzes Video des Trommelfells, aufgenommen mit einem mit der Telefonkamera verbundenen Otoskop, und bietet damit eine einfache und effektive Methode zur Diagnose der AOM. Diese Methode könnte genauer sein als die traditionelle Diagnose durch qualifizierte Kliniker.

Dr. Alejandro Hoberman, Hauptautor der Studie, betont die Bedeutung dieses Instruments im Kampf gegen die unnötige Verschreibung von Antibiotika. Eine falsche Identifizierung der AOM kann tatsächlich zu unangemessener Behandlung oder unnötiger Antibiotikabehandlung führen. Dank dieser App ist es möglich, eine präzise Diagnose zu erhalten und die Behandlung entsprechend zu steuern.

Für die Entwicklung dieses Instruments haben die Forscher eine Bibliothek mit mehr als 1000 Videos der Trommelfellmembran von Kindern zusammengestellt, die Kinderarztpraxen besucht haben. Diese Videos wurden verwendet, um zwei KI-Modelle darin zu schulen, die charakteristischen Merkmale der AOM zu erkennen. Die Ergebnisse waren vielversprechend, denn die Leistung der Modelle überstieg deutlich die der traditionellen Kliniker.

Neben ihrem Nutzen in der Diagnostik bietet die App auch die Möglichkeit, die Videos im Patientendossier zu speichern, wodurch der Informationsaustausch zwischen Gesundheitsdienstleistern und Eltern erleichtert wird. Darüber hinaus ist sie ein wertvolles Lehrmittel für Medizinstudenten und Assistenzärzte, das ihnen hilft, Diagnosen zu verstehen und zu interpretieren.