KI kann MRT- und andere Bilddaten bei neurodegenerativen Erkrankungen auswerten, wird in Gedächtnisambulanzen bislang aber nur begrenzt eingesetzt. Eine internationale Expertengruppe hat nun acht Empfehlungen formuliert, die den Weg von der Forschung in die klinische Praxis erleichtern sollen.
Künstliche Intelligenz kann Veränderungen in Gehirnaufnahmen analysieren und damit beispielsweise die Diagnostik oder Prognose neurodegenerativer Erkrankungen unterstützen. Zwischen vielversprechenden Forschungsergebnissen und dem routinemäßigen Einsatz in Gedächtnisambulanzen besteht allerdings weiterhin eine deutliche Lücke. Eine internationale Expertengruppe hat deshalb im Projekt Neuro-AIM untersucht, welche Voraussetzungen KI-Systeme für die Neurobildgebung erfüllen sollten, damit sie sinnvoll in die Versorgung integriert werden können.
Acht Empfehlungen für den Praxiseinsatz
An der Konsensbildung beteiligten sich 16 Fachleute aus Klinik, Wissenschaft und Industrie. Unterstützt wurde das Verfahren zudem durch eine Patienten- und Öffentlichkeitsvertretung. In drei anonymisierten Delphi-Runden wurden zunächst zentrale Probleme gesammelt, anschließend priorisiert und schließlich zu gemeinsamen Aussagen verdichtet. Konsens erreichte die Gruppe bei acht Punkten aus vier Bereichen: Zweck der KI-Systeme, Qualität, Zusammenarbeit mit Klinikpersonal und Gedächtnisambulanzen sowie Datenschutz und Ethik. Dabei geht es nicht darum, ein bestimmtes KI-Modell zu empfehlen. Vielmehr sollen Entwickler und Kliniken bereits vor einer Einführung klären, welche konkrete klinische Aufgabe ein System übernimmt und welchen zusätzlichen Nutzen es gegenüber vorhandenen Verfahren bietet.
Gute Durchschnittswerte reichen nicht
Ein zentraler Kritikpunkt betrifft die Bewertung der Modellqualität. Gute Ergebnisse in einer Studie bedeuten nicht automatisch, dass ein System bei einzelnen Patienten oder in einer anderen Gedächtnisambulanz ebenso zuverlässig arbeitet. Die Experten nennen insbesondere schwankende Leistungen auf individueller Ebene und mangelnde Generalisierbarkeit als wesentliche Hindernisse für die Einführung neurobildgebender KI-Systeme. Entwicklung und Evaluation sollten deshalb unterschiedliche Patientengruppen, Bildgebungssysteme und klinische Umgebungen berücksichtigen. Ebenso wichtig ist eine transparente Darstellung der Grenzen eines Modells. Damit verschiebt sich der Blick von einer möglichst hohen durchschnittlichen Genauigkeit hin zu der Frage, ob ein System auch unter realen Versorgungsbedingungen stabil und nachvollziehbar arbeitet. Ein weiterer Schwerpunkt betrifft die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI. Die Systeme sollen klinische Entscheidungen unterstützen, nicht isoliert treffen. Dafür müssen Ergebnisse so dargestellt werden, dass Ärztinnen und Ärzte sie nachvollziehen und in Verbindung mit anderen Informationen wie neuropsychologischen Tests, Biomarkern und Krankengeschichte bewerten können. Die Expertengruppe sieht deshalb auch Schulungsbedarf. Anwender müssen wissen, für welche Patientengruppen ein System entwickelt wurde, wie seine Ergebnisse zustande kommen und in welchen Situationen besondere Vorsicht notwendig ist.
Datenschutz bereits bei der Entwicklung berücksichtigen
Auch der Umgang mit sensiblen Bild- und Gesundheitsdaten gehört zu den vier zentralen Themenbereichen von Neuro-AIM. Datenschutz und ethische Fragen sollten demnach nicht erst beim Einsatz einer fertigen Anwendung berücksichtigt werden. Sie müssen bereits während Entwicklung, Evaluation und Implementierung eine Rolle spielen. Gerade bei KI-Systemen, die Daten aus verschiedenen Kliniken oder Populationen benötigen, stellt sich zudem die Frage, wie Daten geteilt, anonymisiert und weiterverarbeitet werden können. Die acht Aussagen sind keine regulatorische Leitlinie und kein Nachweis dafür, dass der Einsatz von KI in Gedächtnisambulanzen die Diagnostik bereits verbessert. Der Neuro-AIM-Konsens soll vielmehr Anforderungen sichtbar machen, die Entwickler, Forschungseinrichtungen und Kliniken bei der Entwicklung und Bewertung entsprechender Systeme berücksichtigen können. Auch die Zusammensetzung des Panels setzt Grenzen: Grundlage sind Einschätzungen von 16 Experten. Die Autoren verstehen die Empfehlungen deshalb als einen ersten Schritt hin zu umfassenderen Leitlinien für neurobildgebende KI in Gedächtnisambulanzen.
