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Prof. Dr. med. A. Gillissen Medizinische Klinik III, Ermstalklinik, Bad Urach

_ Für die Menschen gingen 118 Pneumologen (32 davon noch in der Weiterbildung) aus 16 Krankenhäusern in fünf europäischen Ländern an den Start. Sie werteten die Ergebnisse der Lungenfunktionsprüfungen von 50 Patienten aus, von denen viele an einer Lungenerkrankungen litten. Von den Patienten gab es daneben nur noch einige wenige Basisdaten. Für die Maschinen trat ein anhand von 1.430 Patienten mit unterschiedlichen Erkrankungen optimierter Algorithmus an.

Die Pneumologen interpretierten im Mittel 44,6% der Befunde richtig. Für restriktive Ventilationsstörungen kamen sie auf eine Sensitivität von 75% und einen positiven Vorhersagewert von 59%. Für obstruktive Ventilationsstörungen waren es 77% bzw. 84%. Am häufigsten wurden die Lungenfunktionen von Gesunden (71%) und die von COPD-Patienten (65%) richtig erkannt, bei Asthma waren es lediglich 25%.

Die Software erstellte in 0,2 Sekunden eine Bewertung, die in 82% aller Fälle korrekt war (p < 0,0001 im Vergleich zu den Ärzten). Zudem lag die Sensitivität bezüglich der zugrunde liegenden Erkrankung wesentlich höher als bei den humanen Gegenspielern. Die Gesunden wurden in 71% aller Fälle richtig interpretiert. Bei Asthma betrug die Sensitivität 75% und der positive Vorhersagewert 73%, bei COPD 100% bzw. 86% und bei restriktiven Lungenerkrankungen 90–100% bzw. 100%.

KOMMENTAR

Die Studie offenbart ein fundamentales Interpretationsdefizit der Pneumologen bei ihrer wichtigsten diagnostischen Untersuchung, auch wenn man erwähnen muss, dass ihnen bewusst klinische Informationen vorenthalten wurden. Die hohe Fehlerrate lässt an der Bedeutung der „Lufu“ für die Diagnose zweifeln. Den ernüchternden (oder vernichtend schlechten) Fähigkeiten der Ärzte stehen die beeindruckenden Möglichkeiten gegenüber, das Manko mittels Künstlicher Intelligenz zu minimieren.

Ein Trost: Computer-Algorithmen sind in anderen Bereichen, etwa bei EKGs und Mammografien oder als Hilfe bei der Medikamentenverordnung, längst an der Tagesordnung.