Künstliche Intelligenz (KI) hat die Fähigkeit bewiesen, frühzeitige Stadien der metabolisch assoziierten steatotischen Lebererkrankung (MASLD) durch die Analyse elektronischer Gesundheitsakten genau zu erkennen. MASLD ist die häufigste chronische Lebererkrankung weltweit, die durch eine unzureichende Fettansammlung in der Leber verursacht wird und zu schwerwiegenden Gesundheitsproblemen führt.
Die Fälle von MASLD haben in den letzten Jahren zugenommen und sind häufig mit Fettleibigkeit, Typ-2-Diabetes und abnormalen Cholesterinwerten verbunden. Eine frühzeitige Diagnose ist entscheidend, da sich die Erkrankung zu schwereren Formen entwickeln kann. Symptome treten jedoch in der Regel in den frühen Stadien nicht auf, was die Diagnose erschwert.
Ariana Stewart von der Universität Washington erklärte: 'Eine signifikante Anzahl von Patienten wird nicht rechtzeitig auf MASLD diagnostiziert, was besorgniserregend ist, da eine verzögerte Diagnose das Risiko von Lebererkrankungen erhöht.' Das Forschungsteam verwendete KI-Algorithmen zur Analyse von Bildgebungsbefunden aus elektronischen Gesundheitsakten an drei Standorten in den USA und identifizierte Symptome einer Fettlebererkrankung bei 834 Patienten, von denen jedoch nur 137 Daten aufgezeichnet hatten.
Von diesen wurden 83 % trotz Symptome nicht diagnostiziert. Die Ergebnisse werden auf dem Liver Meeting präsentiert, das von der American Association for the Study of Liver Diseases organisiert wird. Frühere Studien haben gezeigt, dass KI auch bei der Erkennung von Leberfibrose und der Diagnose von nicht-alkoholischer Fettlebererkrankung (NAFLD) helfen kann, sowie bei der Differenzierung von fokalen Leberläsionen, der Diagnose von hepatozellulärem Karzinom, der Prognose chronischer Lebererkrankungen (CLD) und der Unterstützung der Transplantationswissenschaft.