Empfehlungen für KI-Einsatz bei Lebererkrankungen veröffentlicht

Eine Gruppe aus 34 internationalen Experten der Hepatologie, Datenwissenschaft und Künstlichen Intelligenz (KI) hat jetzt einen Konsensbericht vorgelegt, der konkrete Empfehlungen für den Einsatz von KI in der Hepatologie gibt. Sie basieren auf einem strukturierten, mehrstufigen, anonymisierten Verfahren, welches unter der Leitung von Prof. Jakob N. Kather vom Else Kröner Fresenius Zentrum (EKFZ) für Digitale Gesundheit, TU Dresden und Universitätsklinikum Dresden, gemeinsam mit Dr. Sabela Lens, Universitätsklinikum Barcelona (Spanien) und Dr. Eric Trépo, Universitätsklinikum Brüssel (Belgien) durchgeführt wurde. Die Veröffentlichung erfolgte unter dem Dach der European Association for the Study of the Liver (EASL) und ihrer ‚AI Task Force‘ im ‚Journal of Hepatology‘.

In den vergangenen 15 Jahren haben sich KI-Systeme rasant weiterentwickelt. Große Fortschritte gab es insbesondere bei bildbasierten Anwendungen in der Radiologie und Pathologie – zunehmend auch im Bereich sprachbasierter Methoden. Trotz des enormen Potenzials ist die klinische Nutzung von KI bislang aufgrund zahlreicher Herausforderungen begrenzt. Um Hürden bei der Umsetzung zu identifizieren und die Einführung KI-basierter Anwendungen in der Hepatologie zu erleichtern, hat die AI Task Force der EASL gemeinsam mit weiteren Fachleuten aus den Bereichen Medizin, klinische KI, Datenwissenschaft und Regulatorik eine strukturierte Analyse durchgeführt. Grundlage war das Delphi-Verfahren – eine systematische, mehrstufige und anonymisierte Befragung, die in der Medizin häufig zur Entwicklung von Leitlinien eingesetzt wird und am Ende den breiten Konsens der Gruppe widerspiegelt. Dr. Jan Clusmann, Erstautor der Veröffentlichung und Postdoktorand in der Arbeitsgruppe ‚Clinical Artificial Intelligence‘ von Prof Kather am EKFZ für Digitale Gesundheit hat den Prozess koordiniert und die Ergebnisse zusammengetragen und aufbereitet.

„KI hat das Potenzial, die Behandlung und Erforschung von Lebererkrankungen grundlegend zu verbessern – doch es bestehen derzeit noch erhebliche Hürden. Unsere Publikation bietet eine Orientierung, um diese abzubauen und den Weg zur routinemäßigen klinischen Nutzung von KI-Systemen zu ebnen“, so Kather, Professor für Clinical Artificial Intelligence am EKFZ für Digitale Gesundheit.

KI-Kompetenz als Schlüssel für die erfolgreiche Umsetzung

Eine zentrale Empfehlung der Gruppe lautet, die KI-Kompetenz des medizinischen Fachpersonals zu stärken. Das Expertengremium betonte weiter, dass KI-Systeme ihre Wirksamkeit, Verlässlichkeit und Vertrauenswürdigkeit nachweisen müssten, bevor sie in klinische Abläufe integriert werden könnten. Selbst validierte Werkzeuge würden häufig auf Schwierigkeiten bei der praktischen Umsetzung stoßen – bedingt durch nicht aufeinander abgestimmte Infrastrukturen im Gesundheitssystem und begrenzte Interoperabilität der IT-Systeme in den Krankenhäusern. Diese praktischen Hindernisse bei der Umsetzung müssten dringend abgebaut werden.

KI-Unterstützung für Studien, Datenaustausch erleichtern

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist der Einsatz und die Überprüfung von KI-Methoden in klinischen Studien. Dafür sind der nahtlose Austausch von Informationen zwischen verschiedenen Institutionen sowie der dezentralisierte Zugriff auf anonymisierte Daten erforderlich – ebenso wie eine frühzeitige Zusammenarbeit zwischen KI-Forschenden und leitenden Personen klinischer Studien.

Fächerübergreifende Zusammenarbeit, klare Rahmenbedingungen

Fachgesellschaften sollten künftig Initiativen und strukturierte Rahmenbedingungen für eine bessere Implementierung von KI schaffen. Zukünftige Leitlinien sollten den Einsatz von KI-Modellen diskutieren. Der Inhalt der Leitlinien sollte außerdem priorisiert als Kontext für KI-gestützte Entscheidungsunterstützungssysteme in der klinischen Praxis zur Verfügung stehen, damit KI-Systeme jederzeit auf die jeweils aktuellste Datengrundlage zurückgreifen können.

„Der Wandel hin zu einem digitalen, KI-gestützten Gesundheitssystem erfordert koordinierte Zusammenarbeit, solide Validierung, Vertrauen in neue Technologien und einen engen Austausch zwischen medizinischem Fachpersonal, Forschenden, Systementwicklern, Gesetzgebern und politischen Entscheidungsträgern. Die vorgelegten Empfehlungen bilden eine hervorragende Grundlage, um die sichere und verantwortungsvolle Einführung von KI in der Medizin zu erleichtern“, so Stephen Gilbert, Professor für Medical Device Regulatory Science am EKFZ für Digitale Gesundheit und Mitautor der Veröffentlichung.

Die Empfehlungen sollen Gesundheitseinrichtungen, Industriepartnern und politischen Entscheidungsträgern helfen, den verantwortungsvollen und patientenorientierten Einsatz von KI in der Hepatologie weltweit voranzutreiben. Das Besondere an der Veröffentlichung sei der internationale, interdisziplinäre Konsens, so Clusmann. Entstanden sei dieser  aus der engen Zusammenarbeit von Experten aus verschiedenen Ländern und Fachrichtungen. „Diese gemeinsame Grundlage trägt dazu bei, die wegweisenden KI-Technologien aus dem Labor in die klinische Praxis zu überführen. Wir veranschaulichen das in der Studie für die Hepatologie, beschreiben aber einen Leitfaden, der auch für andere Fachrichtungen relevant ist, in denen wir vor ähnlichen Herausforderungen stehen.“

Das Positionspapier ‚The barriers for uptake of artificial intelligence in hepatology and how to overcome them‘ ist im ‚Journal of Hepatology‘ Juli 2025 erschienen und steht hier Online zur Verfügung.