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Hautveränderungen: Diagnose per App

Dr. Estefanía Lang, niedergelassene Fachärztin für Dermatologie in Solingen, berichtete über das von ihr mitgegründete Start-up Dermanostic. Die App ermöglicht es Patient:innen, Bilder von Hautveränderungen hochzuladen, zu denen sie innerhalb von 24 Stunden eine fachärztliche Diagnose und Therapieempfehlung erhalten. Alle Diagnosen werden durch algorithmische Assistenzsysteme unterstützt. Anhand von Heatmaps demonstrierte Dr. Lang, wie die KI trainiert wird, eine Psoriasis von einem seborrhoischem Ekzem zu unterscheiden. Die regulatorische Bürokratie und Vergütungsstrukturen, insbesondere bei Selektivverträgen, stellen laut Dr. Lang derzeit die größten Hürden für eine breite Anwendung dar. Aktuell zahlen 80 bis 90% aller Patient:innen, die die App nutzen, dies aus eigener Tasche.

Auch Ärzt:innen müssen Prompten können

„Wenn ich Patient:in wäre, würde ich in ein Zentrum gehen, das KI nutzt, und ich bin fest davon überzeugt, dass dies eigentlich auch eingefordert werden sollte“, so PD Dr. Johannes Knitza vom Institut für Digitale Medizin an der Universität Marburg. Der Grund: Große Sprachmodelle wie ChatGPT sind mittlerweile extrem leistungsfähig. In einer Studie mit 60 rheumatologischen Fällen lieferte ChatGPT bessere Diagnosen als ältere KI-basierte Anwendungen wie etwa ADA. Zum Teil waren die Ergebnisse sogar besser als die von Fachärzt:innen. Patientenfragen zu Lupus beantwortete ChatGPT nicht nur inhaltlich besser, sondern auch empathischer als ein Expertengremium. Zur Detektion geschwollener Fingergelenke wird eine robotergestützte Ultraschalldiagnostik eingesetzt. Im Kontext medizinischer Weiterbildung erwähnte Dr. Knitza die für Ärzt:innen kostenlose Plattform OpenEvidence, die klinisch relevante Evidenz aggregiert, synthetisiert und visualisiert. Gutes Prompting sei „eine neue Fähigkeit, die wir Ärzt:innen brauchen“, betonte er. „Nur wenn ich eine gute Frage stelle, bekomme ich eine gute Antwort.“

Brustkrebsscreening: Höhere Sensitivität durch KI

PD Dr. Hanna Hübner, Frauenklinik des Universitätsklinikums Erlangen, berichtete über eine randomisierte Studie mit über 100.000 Teilnehmer:innen, in der KI-gestützt eine höhere Sensitivität bei gleichbleibender Spezifität im Brustkrebsscreening erzielte. Gleichzeitig sank die Arbeitsbelastung für Radiolog:innen um 44%.

Bessere Rahmenbedingungen für KI in der Praxis

Alle Referent:innen wiesen auf die Diskrepanz zwischen wissenschaftlichem Fortschritt und klinischer Implementierung hin. Sie forderten einen Abbau regulatorischer Hürden, bessere Vergütungsmodelle und eine stärkere politische Unterstützung für Innovationen.

KI benötigt ethische Leitplanken

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Quelle:

Online-Webinar „KI von der Entwicklung zur Versorgung“, 13.5.2025, Veranstalter: medLive digital,