KI zur Diagnostik & Ursachenforschung chronischer Wunden

Chronische Wunden verursachen dauerhafte Schmerzen und schränken Patient*innen in ihrer Mobilität ein. Die Wunden verheilen nur sehr langsam oder gar nicht. In Deutschland sind schätzungsweise 800.000 bis vier Millionen Menschen davon betroffen. Eine Komplikation bei chronischen Wunden ist das Aufweichen der Haut im Wundbereich (sog. Wundmazeration), wodurch die Heilung zusätzlich gehemmt wird. Die Wundmazeration kann auch dazu beitragen, dass akute Wunden chronisch werden. Ein wesentlicher Faktor einer bestmöglichen Behandlung ist die Zeit: Je schneller Wundmazeration erkannt wird, desto eher kann die Wunde adäquat versorgt werden. Oftmals ist Wundmazeration aber schwer zu erkennen, weil sie schleichend entsteht, aufgrund von Verbänden erst spät sichtbar wird und leicht mit anderen Hautveränderungen zu verwechseln ist. Daher prüften die Forschenden des Zukunftslabors Gesundheit, ob Künstliche Intelligenz Wundmazeration schneller erkennt als medizinisches Personal.

Als Datenbasis nutzten die Forschenden 30 Bilder, die von Wundexpert*innen des Initiative Chronische Wunden e. V. vorher geprüft wurden. 15 Bilder zeigten eindeutig mazerierte Wunden, die übrigen 15 Bilder zeigten eindeutig keine Wundmazeration. Die Forschenden ließen alle Bilder von einem Convolutional Neural Network (CNN) analysieren, das sie in einer vorangegangenen Studie zur Erkennung von Wundmazeration trainiert hatten. CNNs sind ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz und besonders gut dafür geeignet, Bilder auszuwerten. Im medizinischen Bereich werden sie z. B. verwendet, um Tumore in Bilddaten zu erkennen oder um Hautveränderungen zu klassifizieren. Das verwendete CNN erkannte 90 % der Bilder richtig. Zum Vergleich legten die Forschenden dieselben Bilder medizinischem Personal zur Beurteilung vor. Insgesamt nahmen 481 Pflegekräfte und Ärzt*innen aus deutschen Krankenhäusern an der Studie teil. Das Ergebnis: Die Teilnehmer*innen erkannten im Durchschnitt nur 79,3 % der Bilder richtig.

Die Forschenden interessierten sich auch dafür, welche Faktoren die richtige Erkennung der Wundmazeration beeinflussen. In vielen Studien wird davon ausgegangen, dass hierbei die Berufserfahrung des medizinischen Personals maßgeblich ist. Diese Annahme konnten die Forschenden widerlegen. Sie werteten die Ergebnisse ihrer Studie nach verschiedenen Faktoren aus: nach Berufsgruppe (Ärzt*innen/Pflegekräfte), Alter (jung/alt), Geschlecht (männlich/weiblich), medizinischer Einrichtung (ambulant/stationär), Arbeitserfahrung (über/unter fünf Jahre) und Qualifikation (spezielle Weiterbildung ja/nein). Zudem sollten die Teilnehmer*innen auf einer Fünf-Punkte-Skala bewerten, wie sicher sie sich mit ihrer Einschätzung sind. Die Auswertungen zeigen, dass Pflegekräfte mit einschlägiger Fachweiterbildung zur Wundqualifikation sowie Fachärzt*innen aus dem Bereich Dermatologie die besten Ergebnisse erzielten. Diese Personengruppe hatte auch bei der Selbsteinschätzung eine hohe Sicherheit angegeben. Die Genauigkeit lag bei 85 %.