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Diagnostikunterstützung

Diagnostikunterstützung bezeichnet Systeme, Anwendungen und Prozesse in der Medizin, die bei der Diagnosestellung helfen, indem sie Hinweise, Wahrscheinlichkeiten, Interpretationen oder Behandlungsempfehlungen liefern. Sie basieren auf Patientendaten, Bildgebungs-, Labor- und Genomdaten sowie evidenzbasierten Leitlinien, mit dem Ziel, Diagnostikfehler zu verringern und Entscheidungsprozesse im klinischen Alltag zu unterstützen.

Zu den Formen gehören Entscheidungsunterstützungssysteme (CDSS) mit regelbasierten oder lernenden Modellen, KI-gestützte Bildanalyse in Radiologie oder

Funktionsweise: Systeme sammeln relevante Daten, wenden Algorithmen an und liefern strukturierte Outputs wie Wahrscheinlichkeiten, Prioritäten oder

Nutzen und Herausforderungen: Vorteile sind potenziell höhere Diagnosegenauigkeit, schnellere Entscheidungen, Standardisierung und bessere Ressourcennutzung. Herausforderungen umfassen

Regulierung und Praxis: Regulierung variiert, viele Länder klassifizieren Diagnostikunterstützung als medizinisches Hilfsmittel; Datenschutzgesetze beeinflussen Datennutzung; Haftungsfragen

Evaluation: Wirksamkeit wird gemessen an diagnostischer Genauigkeit, Fehlerreduktion, Auswirkungen auf Abläufe und Nutzerzufriedenheit.

Beispiele: KI-Assistenz in Radiologie, computergestützte Pathologie, Sepsis- oder Malignom-Risikovorhersagemodelle.

Dermatologie,
Labor-
und
Genomik-Interpretation
sowie
integrierte
Tools
im
EHR-Workflow,
die
Ergebnisse
direkt
anzeigen.
Handlungshinweise,
oft
mit
erklärenden
Begründungen
für
Transparenz.
Datenschutz,
Verzerrungen
(Bias),
Risiko
von
Fehlinterpretationen,
Abhängigkeit,
Interoperabilität
und
Akzeptanz.
bestehen.
Umsetzung
erfordert
Interoperabilität
(HL7
FHIR),
Governance,
Schulung
und
laufende
Evaluation.