Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Auskultation – ein Ausblick auf das Projekt DigitaLung - Hilberink, Luca; Wehage, Pia; Pashai Fakhri, Milad; Gaedcke, Svenja; DeLuca, David; Mattis, Patricia; Rademacher, Jessica (Pneumologie, 2025)
Die Auskultation ist eine der ärztlichen Schlüsselkompetenzen in der körperlichen Untersuchung. Hauptproblem der Auskultation ist die fehlende Objektivierbarkeit der Befunde und die große Abhängigkeit von der Erfahrung des Untersuchenden. Die Auskultation mittels Machine Learning und mithilfe neuronaler Netzwerke verspricht großes Potenzial für die Lösung dieser Probleme im klinischen Alltag.Es erfolgte eine selektive Recherche nach Studien in PubMed, anhand derer die Möglichkeiten des Machine Learnings in der medizinischen Diagnostik sichtbar werden.In allen detektierten Studien konnten signifikante Unterschiede zwischen den jeweiligen Testgruppen zugunsten der Künstlichen Intelligenz (KI) gezeigt werden. Neben den positiven Studienergebnissen konnten auch die Limitationen der KI analysiert und kritisch hinterfragt werden.Die medizinische Forschung befindet sich auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz noch in den Anfängen. Perspektiven und Grenzen der KI müssen weiter untersucht werden und bedürfen großer Aufmerksamkeit in der Zusammenarbeit von Klinikern, Wissenschaftlern und KI-Experten. Öffentlich geförderte Projekte wie DigitaLung (Digitales Auskultationssystem zur Differenzialdiagnose von Lungenerkrankungen mittels Machine Learning), welches mittels KI die Lungenauskultation perspektivisch verbessern soll, helfen dabei, den diagnostischen Nutzen der KI für die Patientenversorgung zu erschließen, und könnten in Zukunft Möglichkeiten die Versorgung verbessern.
Keywords: Künstliche Intelligenz; Machine learning; Lungenauskultation