Marcia Frellick
Künstliche Intelligenz (KI)-Software kann Tuberkulose (TB) anhand von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs mit einer Genauigkeit erkennen, die mit der der getesteten Radiologen vergleichbar oder besser ist, wie neue Forschungsergebnisse zeigen.
Mit der KI-Methode könnte ein einfaches, auf Film entwickeltes und mit einem Mobiltelefon aufgenommenes Bild einer Röntgenaufnahme des Brustkorbs zur Analyse an einen zentralen Ort gesendet werden, was besonders in Gebieten mit geringen Ressourcen hilfreich sein könnte, in denen TB häufig konzentriert ist.
TB verursacht jährlich weltweit 1,6 Millionen Todesfälle und ist damit die 13. häufigste Todesursache weltweit und die zweithäufigste Todesursache durch Infektionen nach COVID-19, stellen die Studienautoren fest. Im Jahr 2021 gab es schätzungsweise 3 Millionen nicht diagnostizierte Patienten, fügen sie hinzu.
Auf dem diesjährigen European Congress of Clinical Microbiology & Infectious Diseases in Kopenhagen, Dänemark, wurden Daten zur Genauigkeit von KI-erkannter TB vorgestellt.
Frauke Rudolf, PhD, Department of Infectious Diseases, Aarhus University Hospital, Aarhus, Dänemark, und Kollegen verglichen die Leistung der KI-Software (qXR, Qure.ai) bei der Erkennung von TB mit Röntgenaufnahmen des Brustkorbs mit der von zwei äthiopischen Radiologen mit unterschiedlichen Ebenen der Erfahrung. Rudolf sagte, beide hätten mindestens 10 Jahre Erfahrung.
Röntgenaufnahmen des Brustkorbs sind besonders wichtig bei der Diagnose von Patienten, die keine qualitativ hochwertigen Sputumproben zur Analyse durch einen Mikrobiologen produzieren können.
In dieser Studie wurde die KI-Software mit Handyfotos von nicht-digitalen Thorax-Röntgenaufnahmen trainiert, um zu testen, wie die Software in Umgebungen mit geringen Ressourcen helfen kann.
Die Forscher analysierten Röntgenaufnahmen des Brustkorbs von 498 Patienten. Bei 57 (11 %) der Patienten war TB diagnostiziert worden, 41 klinisch und 16 durch Polymerase-Kettenreaktionstests (PCR).
Mensch gegen KI
Weder die Radiologen noch die KI-Plattform erhielten klinische oder Laborinformationen zu den Röntgenaufnahmen.
Die KI-Software identifizierte 75 % aller PCR-bestätigten Fälle (Sensitivität 75 %) und 85,7 % der Nicht-TB-Fälle (Spezifität 85,7 %) korrekt.
Die Einschätzungen des weniger erfahrenen Radiologen hatten eine Sensitivität von 62,5 % und eine Spezifität von 91,7 %. Die Beurteilungen des erfahreneren Radiologen hatten eine Sensitivität von 75 % und eine Spezifität von 82 %.
Bei einigen Komponenten der TB-Indikation schnitt die KI besser ab als die Radiologen zusammen (z. B. Konsolidierungs- und Knötchenbefunde) und bei einigen Indikationen weniger gut (z. B. Hilar-Lymphadenopathie und Kavitation).
„Es ist nützlich, wenn Sie keine Radiologen haben, aber es könnte auch in Umgebungen nützlich sein, in denen Sie keine erfahrenen Radiologen haben, um ihre Entscheidungsfindung zu unterstützen“, sagte Rudolf. „Und jetzt wissen wir auch, dass es in Umgebungen anwendbar ist, in denen Sie diese physische analoge Röntgenaufnahme haben, die wir vorher nicht kannten.“
Die Patienten in dieser Studie waren Erwachsene mit auf TB hinweisenden Symptomen, die in drei öffentlichen Zentren in Bissau, Guinea-Bissau in Westafrika, und drei öffentlichen Gesundheitszentren in Gondar, Äthiopien, vorstellig wurden.
Bei den Patienten wurde entweder kein Sputum untersucht oder ihr Abstrich war negativ. Wenn sie bei einer 2-wöchigen Nachuntersuchung immer noch Symptome hatten, wurden sie zum Röntgen geschickt, sagte Rudolf.
Die WHO empfiehlt den computergestützten Nachweis
Marieke van der Werf, MD, PhD, MPH, Leiterin der Sektion für STI, durch Blut übertragbare Viren und TB beim Europäischen Zentrum für die Prävention und die Kontrolle von Krankheiten (ECDC), sagte gegenüber Medscape Medical News, dass die Weltgesundheitsorganisation (WHO) dies getan habe seit 2021 die Verwendung computergestützter Erkennungssoftwareprogramme zur Interpretation digitaler Röntgenaufnahmen des Brustkorbs für das Screening und die Triage von TB-Erkrankungen bei Personen ab 15 Jahren empfohlen.
„Die Empfehlung lautet, dass Software anstelle menschlicher Lesegeräte verwendet werden kann“, sagte sie.
Sie merkte jedoch an, dass die bedingte Empfehlung auf einer geringen Beweissicherheit basiere. „Daher sind neue gut durchgeführte Studien, die zusätzliche Beweise liefern, willkommen.“
In Ländern mit geringen Ressourcen steht oft kein geschultes Gesundheitspersonal zur Verfügung, um Röntgenaufnahmen des Brustkorbs zu interpretieren, und selbst wenn Experten verfügbar sind, gibt es Unterschiede zwischen den Lesern, fügte sie hinzu.
„Ob es machbar ist, computergestützte Softwareprogramme zum Auslesen von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs zu implementieren, hängt davon ab, ob Geräte zur Durchführung digitaler Röntgenaufnahmen verfügbar sind und ob die Umgebung über eine stabile Internetverbindung verfügt“, sagte van der Werf.
Die Studienautoren und Van der Werf gaben keine relevanten finanziellen Beziehungen an.
Europäischer Kongress für klinische Mikrobiologie und Infektionskrankheiten (ECCMID 2023): Abstract 3073 . Präsentiert am 18. April 2023.
Marcia Frellick ist eine freiberufliche Journalistin mit Sitz in Chicago. Zuvor hat sie für die Chicago Tribune, Science News und Nurse.com geschrieben und war Redakteurin bei der Chicago Sun-Times, dem Cincinnati Enquirer und der St. Cloud (Minnesota) Times.
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Bild 1: Europäisches Zentrum für die Kontrolle und Prävention von Krankheiten
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Zitieren Sie dies: KI ist vielversprechend bei der Erkennung von TB anhand von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs – Medscape – 20. April 2023.