KI und die schwierigen Probleme der Welt · Medizin & Wirkstoffforschung · Nature (computational biology) · 2026-10-16
Identifizierung von zufälligen Lungengeräuschen bei Kindern mit Atemwegserkrankungen in Bangladesch mithilfe von künstlicher Intelligenz und digitaler Auskultation
Originaltitel: Identification of adventitious lung sounds in children with respiratory illnesses in Bangladesh using artificial intelligence and digital auscultation
Die Leitlinien zum integrierten Management von Kinderkrankheiten (IMCI) haben eine hohe Sensitivität, aber eine geringe Spezifität für Pneumonie. Gesundheitsfachkräfte in Bangladesch zeichneten mit einem digitalen Stethoskop Lungengeräusche von Kindern unter fünf Jahren mit Verdacht auf Pneumonie auf, und ein KI-Algorithmus wurde mit einem Gremium von Kinderärzten verglichen. Die KI erkannte abnorme Geräusche insgesamt mit 61.8 % Sensitivität und 60.7 % Spezifität, bei Pneumoniefällen nach IMCI mit 63.5 % und 66.8 %. Die Autoren bezeichnen dies als mäßige Leistung, wobei die Klassifizierung nicht interpretierbarer Aufnahmen verbessert werden muss.