Publikation
Künstliche Intelligenz in der Nephrologie
Kristina Boss; Roland Roller; Alexander Woywodt; Andreas Kribben; Klemens Budde; Stefan Becker
In: Die Nephrologie, Vol. 17, No. 6, Pages 399-404, Springer, 2022.
Zusammenfassung
Das akute Nierenversagen („acute kidney injury“, AKI) ist die häufigste und kostenintensivste Nierenkrankheit im Krankenhaus. Im Zuge der demographischen Entwicklung und verbesserter therapeutischer Optionen tritt das AKI zunehmend häufiger auf und wird öfter überlebt. Somit steigt auch die Anzahl derer, die ein potenzielles Risiko für die Entwicklung einer Progression einer vorbestehenden chronischen Nierenkrankheit („chronic kidney disease“, CKD) oder einer De-novo-CKD haben. Die häufig multifaktorielle Genese und komplexe pathophysiologische Mechanismen des AKI haben bisher die Entwicklung kausaler Therapieoptionen erschwert. Gleichzeitig hat die Dauer eines AKI entscheidenden Einfluss auf das Patientenüberleben. Ein frühzeitiges Erkennen des AKI und eine nephrologische Mitbetreuung können wesentlich zu einem besseren Outcome beitragen. In der Vergangenheit wurden dafür sog. AKI-Alertsysteme entwickelt und in das Krankenhauslaborsystem implementiert. Durch die Digitalisierung werden zunehmend auch Konzepte aus dem Bereich Data Science in der Nephrologie genutzt. In diesem Artikel werden die technischen Möglichkeiten und der klinische Nutzen von AKI-Alertsystemen sowie der aktuelle Stand im Hinblick auf AKI- und CKD-Vorhersagemodelle mittels Künstlicher Intelligenz (KI) beleuchtet.