Welchen Beitrag kann KI zur Eindäm­mung von Chronischen Krank­heiten leisten?

Künstliche Intelligenz hat grundsätzlich ein sehr hohes Potenzial, zur Eindämmung und besseren Behandlung chronischer Krankheiten beizutragen. Durch den Einsatz von Algorithmen zur Analyse großer Datenmengen, die Unterstützung von Diagnosen und Behandlungsentscheidungen sowie die Personalisierung der Versorgung kann KI in vielen Bereichen des Gesundheitswesens positive Auswirkungen haben.

Folgende Beiträge, die KI zur Eindämmung chronischer Krankheiten leisten kann, sind besonders hervorzuheben:

Frühe Erkennung und bessere Diagnose

KI-gestützte Systeme können medizinische Daten wie MRT-Scans, Röntgenbilder oder EKGs analysieren, um frühe Anzeichen chronischer Krankheiten wie Krebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen oder Diabetes zu erkennen. Diese Systeme sind oft schneller und genauer als herkömmliche Methoden.

KI kann durch die Analyse von Gesundheitsdaten (Blutwerte, genetische Profile, Lebensstilfaktoren) Risikoprofile von Patienten erstellen. Beispielsweise können Algorithmen feststellen, welche Personen besonders anfällig für Diabetes oder Herzkrankheiten sind, noch bevor Symptome auftreten.

KI-basierte Screening-Programme können helfen, große Bevölkerungsgruppen auf chronische Krankheiten zu untersuchen, indem sie Daten automatisiert durchforsten und auf auffällige Muster hinweisen. Dies ermöglicht die gezielte Prävention.

Personalisierte Medizin und Behandlungspläne

Durch die Analyse der genetischen, biologischen und klinischen Daten von Patienten kann KI individualisierte Behandlungspläne entwickeln, die auf die spezifischen Bedürfnisse jedes Patienten abgestimmt sind. So könnten etwa Medikamente und Therapien zur Bekämpfung von Diabetes oder Krebs individuell angepasst werden.

Bei Patienten mit chronischen Erkrankungen wie Herzinsuffizienz oder Diabetes kann KI helfen, die optimale Medikamentendosierung zu bestimmen, um Nebenwirkungen zu minimieren und den therapeutischen Effekt zu maximieren.

KI kann langfristige Prognosen zur Krankheitsentwicklung erstellen und so helfen, die Behandlung an den Krankheitsverlauf anzupassen (Monitoring). Beispielsweise könnte ein Algorithmus erkennen, wann ein Patient das Risiko hat, in eine schwerere Phase der Krankheit einzutreten, und präventive Maßnahmen empfehlen.

Prävention und Gesundheitsüberwachung

KI-gesteuerte Geräte wie Wearables (z.B. Smartwatches) können über Sensoren die kontinuierliche Überwachung von Vitalparametern wie Herzfrequenz, Blutzucker, Schlafmustern und körperlicher Aktivität ermöglichen. Diese Daten helfen bei der frühzeitigen Erkennung von Auffälligkeiten und können Patienten warnen, wenn sich gesundheitliche Probleme anbahnen.

KI-basierte, personalisierte Präventionsempfehlungen auf Basis von Datenanalysen dienen dazu, gesundheitsfördernde Verhaltensweisen vorzuschlagen. Zum Beispiel könnte eine KI-App individuelle Vorschläge zur Ernährung oder zu körperlicher Aktivität geben, um das Risiko für Diabetes oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu senken.

Kontinuierliches Patientenmonitoring und Telemedizin

KI kann genutzt werden, um Patienten mit chronischen Erkrankungen kontinuierlich zu überwachen (Fernüberwachung). So kann etwa bei Patienten mit Herzinsuffizienz oder COPD durch Telemedizin eine Fernüberwachung der Vitalwerte erfolgen, die auf Veränderungen hinweist, bevor eine akute Verschlechterung eintritt.

Bei chronischen Krankheiten wie Diabetes oder Bluthochdruck kann KI Alarm schlagen, wenn bestimmte Schwellenwerte überschritten werden, was eine sofortige Intervention oder Anpassung des Behandlungsplans ermöglicht (Automatisierte Frühwarnsysteme).

Entwicklung neuer Medikamente

Beschleunigung der Medikamentenforschung: KI kann helfen, potenzielle Wirkstoffe für die Behandlung chronischer Krankheiten schneller zu identifizieren, indem sie große Mengen biomedizinischer Daten durchsucht und Muster erkennt, die für die Entwicklung neuer Medikamente relevant sind.

KI-Applikationen können komplexe Krankheitsmodelle simulieren, um die Wirksamkeit neuer Therapien für chronische Erkrankungen wie Krebs oder Alzheimer bereits in der frühen Entwicklungsphase vorherzusagen.

Gesundheitsmanagement und Ressourcenoptimierung

KI kann Gesundheitsdaten von großen Patientengruppen analysieren und darauf basierend Empfehlungen zur optimalen Nutzung von Ressourcen wie Personal und medizinischen Geräten geben. Das kann Wartezeiten verkürzen und die Effizienz in Krankenhäusern erhöhen.

Durch prädiktive Analysen können Gesundheitsdienstleister vorhersagen, wann und wo es zu Spitzen bei chronischen Erkrankungen kommen wird (z.B. saisonale Ausbrüche bei Asthma oder Herz-Kreislauf-Komplikationen) und ihre Ressourcen entsprechend planen.

Verhinderung von Krankheitsverschlechterung

Prädiktive Analyse: KI-Systeme können die Entwicklung von chronischen Krankheiten überwachen und frühzeitig erkennen, wenn sich die Gesundheit des Patienten verschlechtert. 
Bei Herzinsuffizienzpatienten etwa könnten Algorithmen Veränderungen in den Vitalwerten analysieren und rechtzeitig eine Anpassung der Medikation oder des Lebensstils empfehlen, um einen Krankenhausaufenthalt zu verhindern.

KI kann helfen, Rückfälle bei Patienten zu verhindern, indem sie vergangene Behandlungsverläufe analysiert und voraussagt, welche Patienten ein erhöhtes Risiko für einen erneuten Krankheitsausbruch haben.

Patient Empowering (Patientenautonomie)

Patientenselbstmanagement: KI-gestützte Apps sind in der Lage, Patienten mit chronischen Krankheiten aktiv in ihrem Selbstmanagement zu unterstützen. 
Z.B. können Diabetes-Apps den Blutzuckerspiegel analysieren und dem Patienten Empfehlungen zur Ernährung, körperlichen Aktivität oder Medikamenteneinnahme geben.

Psychologische Unterstützung: KI-gestützte Chatbots oder Telemedizin-Dienste können chronisch kranken Patienten bei der Bewältigung emotionaler und psychischer Belastungen helfen, die oft mit langwierigen Krankheiten einhergehen.