So haben sich sog. Machine Learning (ML) Methoden bei der Identifizierung und Diagnose seltener Krankheiten als vielversprechend erwiesen. Mit den riesigen Datenmengen, die jetzt über elektronische Gesundheitsakten und heterogene Datenbanken verfügbar sind, können KI-Algorithmen dabei helfen, Muster und Zusammenhänge schnell zu erfassen, die für menschliche Analysten nur schwer oder gar nicht zu erkennen wären. Dabei werden beispielsweise ML-Algorithmen verwendet, um Patientendaten zu analysieren und charakteristische Muster zu identifizieren, die mit bestimmten seltenen Krankheiten in Verbindung stehen, wodurch es wahrscheinlicher wird, dass Patienten rechtzeitig eine korrekte Diagnose erhalten.
Vorhersage-Modellierungstechniken wie Deep Learning (DL) können eingesetzt werden, um den Verlauf seltener Erkrankungen vorherzusagen, was frühere Interventionen und eine bessere Behandlungsplanung ermöglicht. Dies könnte eventuell zu einer genaueren Klassifizierung seltener Erkrankungen führen und die Entwicklung gezielterer Behandlungen ermöglichen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Anwendung von KI-Techniken die Erforschung und Behandlung seltener Krankheiten erheblich unterstützen kann, so Jackowski. Um sie jedoch effektiv nutzen zu können, müsse sie nach den gültigen ethischen Grundsätzen umgesetzt werden, um Vorurteile zu vermeiden und für den Patienten transparent zu sein. Um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, müsse KI durch klinische Studien und Erkenntnisse aus der Praxis validiert werden. Darüber hinaus müssen regulatorische Rahmenbedingungen geschaffen werden, welche die Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI-basierten medizinischen Geräten und Diagnosewerkzeugen gewährleisten.
G.-M. Ostendorf, Wiesbaden
