KI-gestütztes System diagnostiziert Typ‑2-Diabetes mit 99,8 % Genauigkeit

Ein neues KI‑gestütztes klinisches Entscheidungssystem (AI‑CDSS) hat in einer umfangreichen Studie die Diagnose von Typ‑2‑Diabetes mit beeindruckender Präzision nachgewiesen. Das System wurde mit 650 Patienten trainiert und anschließend an 648 weiteren Patienten getestet, insgesamt also an 1.298 Personen mit und ohne Diabetes.

Der Algorithmus nutzt zentrale Messgrößen wie Body‑Mass‑Index, Nüchternblutzucker und HbA1c, um die Wahrscheinlichkeit einer Diabetesdiagnose zu berechnen. In der Testphase erreichte das System eine Genauigkeit von 99,8 % bei der Erkennung von Diabetes, 99,3 % bei Prädiabetes, 99,2 % bei Personen mit erhöhtem Risiko und 98,8 % bei der Ablehnung einer Diabetesdiagnose.

Ein anschließender Pilotversuch mit 105 Patienten zeigte, dass 45 % der Teilnehmenden als Typ‑2‑Diabetes identifiziert wurden. Im Vergleich zu Endokrinologen erzielte das AI‑CDSS eine Übereinstimmungsrate von 98,5 %, während Nicht‑Endokrinologen lediglich 85 % erreichten. Die Übereinstimmung zwischen dem System und den Endokrinologen lag bei 98,8 %.

Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass das KI‑gestützte System ein äußerst zuverlässiges Werkzeug für die frühzeitige Erkennung und das Management von Typ‑2‑Diabetes sein kann, insbesondere in der Primärversorgung, wo die Diagnose oft schwierig ist.