KI des Asan Medical Center hebt Diagnosegenauigkeit junger Assistenzärzte bei Ohrerkrankungen von 54,4 % auf 86,6 %
Ein Deep-Learning-Modell, trainiert mit 7.335 Otoskopbildern, wurde mit 13 Ärzten getestet; der Abstand zwischen Fachärzten und jungen Assistenzärzten sank von 24,3 auf 3,1 Punkte.
Warum es wichtig ist
Mittelohrentzündungen und ähnliche Erkrankungen beurteilen oft zuerst weniger erfahrene Ärzte. Ein Werkzeug, das junge Assistenzärzte nahe an Facharztniveau bringt, kann daher wichtiger sein als eines, das Fachärzte übertrifft. In der Studie aus Seoul stieg die Genauigkeit junger Assistenzärzte mit KI-Hilfe von 54,4 % auf 86,6 %, der Abstand zu Fachärzten sank von 24,3 auf 3,1 Prozentpunkte. Getestet wurden 13 Ärzte an Bildern, nicht an Patienten. Abzuwarten sind prospektive Studien und Zulassungsanträge.
Die wichtigsten Fakten
- Modell mit 7.335 Otoskopbildern trainiert
- 13 Ärzte getestet
- Junge Assistenzärzte: 54,4 % auf 86,6 % mit KI
- Abstand Facharzt–Assistenzarzt: 24,3 auf 3,1 Punkte
- Team: HNO und Konvergenzmedizin des Asan Medical Center