Forscher der University of Maryland School of Medicine haben eine neue und äußerst effektive Anwendung eines Tools auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt, um Notizen in elektronischen Krankenakten schnell zu scannen und Hochrisikopatienten zu identifizieren, die möglicherweise mit der Vogelgrippe H5N1 infiziert waren. Dies geht aus neuen Erkenntnissen hervor, die in der Fachzeitschrift Clinical Infectious Diseases veröffentlicht wurden .
Mithilfe eines generativen KI-Large-Language-Modells (LLM) analysierte das Forschungsteam 13.494 Besuche erwachsener Patienten in den Notaufnahmen der Krankenhäuser des University of Maryland Medical System (UMMS) in städtischen, vorstädtischen und ländlichen Gebieten im Jahr 2024. Diese Patienten litten alle an akuten Atemwegserkrankungen (wie Husten, Fieber, Verstopfung) oder Bindehautentzündung – Symptome, die mit einer frühen H5N1-Infektion vereinbar sind. Ziel war es zu beurteilen, wie gut generative KI Hochrisikopatienten identifizieren kann, die bei der Erstbehandlung möglicherweise übersehen wurden.
Beim Durchsuchen aller Aufzeichnungen der Notaufnahme fand das Modell 76 Einträge, da darin ein hohes Risiko für die Vogelgrippe erwähnt wurde, beispielsweise die Arbeit als Metzger oder auf einem Bauernhof mit Nutztieren wie Hühnern oder Kühen. Normalerweise wurden diese Expositionen eher nebenbei erwähnt – etwa durch die Dokumentation der Tätigkeit eines Patienten als Metzger oder Landarbeiter – und nicht aufgrund eines klinischen Verdachts auf Vogelgrippe.
Nach einer kurzen Überprüfung durch das Forschungspersonal wurde bei 14 Patienten bestätigt, dass sie kürzlich relevanten Kontakt mit Tieren hatten, die bekanntermaßen H5N1-übertragen, darunter Geflügel, Wildvögel und Nutztiere. Diese Patienten wurden nicht speziell auf H5N1 getestet, sodass ihre mögliche Vogelgrippeinfektion nicht bestätigt wurde. Das Modell funktionierte jedoch, um diese „Nadel im Heuhaufen“-Fälle unter Tausenden von Patienten zu finden, die wegen saisonaler Grippe und anderer routinemäßiger Atemwegserkrankungen behandelt wurden.
