Home Medizin KI zeigt Potenzial zur Erkennung von Schleimhautheilung bei UC

KI zeigt Potenzial zur Erkennung von Schleimhautheilung bei UC

von NFI Redaktion

Ein neuer systematischer Review und eine Metaanalyse legen nahe, dass künstliche Intelligenz (KI) ein vielversprechendes Potenzial für die Erkennung der Schleimhautheilung bei Colitis ulcerosa mit hoher diagnostischer Leistung aufweist.

Die KI-Algorithmen zeigten eine hohe Sensitivität und Spezifität bei der Auswertung von Bildern und Videos, wiesen jedoch auch eine mäßig bis hohe Heterogenität der Daten auf, so die Autoren.

Laut Alessandro Rimondi, Hauptautor des Royal Free Hospital und des University College London Institute for Liver and Digestive Health in England, könnten KI-Systeme das Problem der geringen bis mäßigen Übereinstimmung zwischen menschlichen Endoskopikern bei der Anzeige von Schleimhautheilung oder verschiedenen Entzündungsgraden bei Colitis ulcerosa lösen.

Die Studie wurde in der Zeitschrift „Verdauungs- und Lebererkrankungen“ online veröffentlicht.

Bewertung der KI-Erkennung

In der klinischen Praxis ist die Beurteilung der Schleimhautheilung bei entzündlichen Darmerkrankungen (IBD) von großer Bedeutung, um das Ansprechen der Patienten auf die Therapie zu bewerten. KI-Systeme könnten es Endoskopikern ermöglichen, eine objektive und Echtzeitdiagnose der Schleimhautheilung zu erstellen und die Qualität der endoskopischen Diagnose zu verbessern, so die Autoren.

Rimondi und Kollegen führten eine Metaanalyse der diagnostischen Testgenauigkeit von KI-Systemen durch und stellten fest, dass die Algorithmen eine zufriedenstellende Leistung bei der Bewertung der Schleimhautheilung bei Colitis ulcerosa erzielten.

Gleichzeitig betonte Seth Gross, Professor für Medizin an der NYU Langone Health, das Potenzial von KI bei der Standardisierung der Beurteilung der Schleimhautheilung bei Colitis ulcerosa.

Verbesserung des KI-Trainings

Die Autoren betonten die Bedeutung eines gemeinsamen Konsenses über das Training von KI-Modellen sowie die Verwendung einer gemeinsamen Datenbank, um die Trainings- und Testabschnitte zu standardisieren.

Sie schlugen vor, Richtlinien für das Training und Testen neu entwickelter Software zu entwickeln und eine von Experten validierte Datenbank zu verwenden, um den Zweck eines Goldstandards zu erfüllen.

Die Autoren erklärten keine finanzielle Unterstützung für diese Studie, und Rimondi und Gross machten keine finanziellen Angaben.

Carolyn Crist ist eine Gesundheits- und Medizinjournalistin, die für Medscape, MDedge und WebMD über die neuesten Studien berichtet.

Related Posts

Adblock Detected

Please support us by disabling your AdBlocker extension from your browsers for our website.