KI könnte helfen, Fettleber früh zu erkennen, sagen Experten

Die Fettlebererkrankung, von der weltweit etwa 30 % der Erwachsenen betroffen sind, schreitet oft still voran, wobei drei Viertel der Leberzirrhose-Fälle erst dann diagnostiziert werden, wenn sie lebensbedrohlich sind. Forscher wie Jeffrey Lazarus von der City University of New York schlagen vor, künstliche Intelligenz (KI) einzusetzen, um elektronische Gesundheitsakten zu durchsuchen und Risikopatienten zu priorisieren. Es gibt zwar einfache nicht-invasive Tests wie Fib-4, aber sie werden zu wenig genutzt; KI könnte ihre Berechnung aus routinemäßigen Blutdaten automatisieren. Eine Studie der Städtischen Universität Osaka aus dem Jahr 2024 zeigte, dass ein KI-Modell eine Fettlebererkrankung anhand von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs mit einer Genauigkeit von 82 % erkennen konnte. Der Algorithmus LiverPRO des dänischen Start-ups Evido, der mit Roche vermarktet wird, übertrifft Fib-4 bei der Vorhersage von Leberproblemen. Ein weiteres KI-Modell, ALADDIN, hilft bei der Auswahl von Patienten für die Behandlung mit Resmetirom. Diese Instrumente zielen darauf ab, diagnostische Engpässe in der Primärversorgung zu beheben, unnötige Überweisungen zu reduzieren und eine frühzeitige Intervention zu ermöglichen, die Leberschäden rückgängig machen kann.