Forschende aus Spanien haben untersucht, wie gut gängige KI-Programme ein akutes Lungenversagen erkennen können. Dafür werteten sie 63 Studien mit insgesamt mehr als 135.000 Teilnehmenden aus.
Die Auswertung zeigte: Die Programme arbeiteten erstaunlich genau.
- 89 von 100 tatsächlichen ARDS-Fällen wurden korrekt erkannt.
- 88 von 100 gesunden Personen wurden ebenfalls richtig als nicht erkrankt eingestuft.
Modelle, die Bilddaten wie Röntgen- oder Computertomographie (CT)-Aufnahmen nutzten, schnitten dabei besser ab als Modelle ohne Bildgebung.
Unterformen werden richtig erkannt
Es gibt verschiedene Unterformen des ARDS, die sich vor allem in der Stärke der Entzündungsreaktion unterscheiden:
- Hyperinflammatorischer Typ: Der Körper reagiert mit einer sehr starken Entzündung.
- Hypoinflammatorischer Typ: Die Entzündungsreaktion fällt schwächer aus.
Diese Unterscheidung ist wichtig, weil sie Einfluss auf die Behandlung haben kann. Mehrere KI-Modelle konnten diese Unterformen erkennen. Allerdings befassten sich nur wenige der untersuchten Studien gezielt mit dieser Frage.
Vor dem Einsatz in der Klinik sind weitere Tests notwendig
Trotz der vielversprechenden Ergebnisse sind die KI-Modelle für die Anwendung im Klinikalltag noch nicht bereit.
Bevor solche Systeme regelmäßig eingesetzt werden können, sind weitere Studien nötig, schreiben die Studienautor:innen. Vor allem müssen die Untersuchungen nach einheitlichen Standards durchgeführt werden. Nur so lassen sich die Ergebnisse besser vergleichen und zuverlässig bewerten.
Quelle
Muñoz, J. et al.: Systematic review and meta-analysis of artificial intelligence models for diagnosing and subphenotyping ARDS in adults. In: Heart & Lung 2026, 75:144-163.
