Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert zunehmend die Labormedizin und bringt zahlreiche konkrete Anwendungen hervor, die Abläufe optimieren und die Diagnostik verbessern. Hier ein Überblick über einige wichtige KI-Anwendungen und beteiligte Unternehmen in diesem Bereich:
Automatisierte Bildanalyse
Eine der vielversprechendsten KI-Anwendungen in der Labormedizin ist die automatisierte Analyse von mikroskopischen Bildern und anderen visuellen Daten.
Digitale Pathologie
Unternehmen wie Philips und GE Healthcare entwickeln KI-Systeme zur Unterstützung von Pathologen bei der Analyse von Gewebeproben[1]. Die Software kann auffällige Bereiche markieren, Zelltypen klassifizieren und bei der Quantifizierung von Biomarkern helfen. Dies erhöht die Effizienz und Genauigkeit der Diagnose.
Mikrobiologie
Im Bereich der klinischen Mikrobiologie kommen KI-gestützte Bildanalysesysteme zum Einsatz, um Mikroorganismen in Proben zu identifizieren und zu zählen. Ein Beispiel ist das System von Techcyte zur Erkennung von Parasiten in Stuhlproben, das laut Herstellerangaben eine Sensitivität von 98,9% erreicht und die Analysedauer von durchschnittlich 5 Minuten auf 30 Sekunden reduziert[4].
Optimierung von Laborabläufen
KI-Systeme können komplexe Laborabläufe analysieren und optimieren, um die Effizienz zu steigern.
Intelligente Probenverarbeitung
Siemens Healthineers arbeitet an KI-gesteuerten Systemen zur automatisierten Probenverarbeitung und Optimierung von Arbeitsabläufen in Großlaboren[5]. Durch Simulation und maschinelles Lernen können Engpässe identifiziert und Abläufe verbessert werden.
Vorhersage von Testvolumen
KI-Modelle können historische Daten analysieren, um den zu erwartenden Probeneingang vorherzusagen. Dies ermöglicht eine bessere Personalplanung und Ressourcenallokation im Labor[1].
Unterstützung bei der Diagnostik
KI-Systeme können Laborbefunde analysieren und Ärzte bei der Interpretation und Diagnosestellung unterstützen.
Automatisierte Befundung
GE Healthcare entwickelt KI-Algorithmen, die Labordaten auswerten und auffällige Werte markieren können. Das System kann auch Vorschläge für Folgeuntersuchungen machen[1].
Prädiktive Analysen
Durch die Verknüpfung von Labordaten mit anderen klinischen Informationen können KI-Systeme das Risiko für bestimmte Erkrankungen abschätzen und frühzeitig auf mögliche Komplikationen hinweisen[1].
Qualitätssicherung
KI spielt auch bei der Qualitätskontrolle in Laboren eine zunehmend wichtige Rolle.
Automatische Plausibilitätsprüfung
Systeme von Unternehmen wie Siemens Healthineers können Messwerte automatisch auf Plausibilität prüfen und auffällige Ergebnisse zur manuellen Kontrolle markieren[5].
Präzisionsüberwachung
KI-Algorithmen können kleinste Abweichungen in Messreihen erkennen und so frühzeitig auf mögliche Probleme bei Laborgeräten hinweisen[1].
Die Anwendung von KI in der Labormedizin steht noch am Anfang, zeigt aber bereits großes Potenzial zur Verbesserung von Effizienz, Genauigkeit und Qualität. Führende Unternehmen wie Siemens Healthineers, GE Healthcare, Philips und spezialisierte KI-Firmen treiben die Entwicklung voran. Mit zunehmender Reife und Akzeptanz der Technologie ist in den kommenden Jahren mit einer breiten Implementierung in klinischen Laboren zu rechnen.
Quellen:
[1] 10 Top AI Health Care Companies – VKTR.com https://www.vktr.com/ai-market/10-top-ai-health-care-companies/
[2] Die Medizin mit hochwirksamen KI-Lösungen voranbringen https://www.siemens-healthineers.com/deu/innovations/artificial-intelligence
[3] Startschuss für KI-Labor im Gesundheitswesen https://www.fzi.de/2022/10/24/startschuss-fuer-ki-labor-im-gesundheitswesen/
[4] Preparing for AI in clinical laboratories – healthcare-in-europe.com https://healthcare-in-europe.com/en/news/preparing-ai-clinical-laboratory.html
[5] Mit KI Laborabläufe optimieren – Siemens Healthineers https://www.siemens-healthineers.com/deu/perspectives/ai-in-lab-diagnostics
[6] John Snow Labs | NLP & AI in Healthcare https://www.johnsnowlabs.com
