4 Anwendungsmöglichkeiten von KI im Diabetesmanagement

Anwendung Nr. 1: klinische Entscheidungshilfe (für Mehrfachinjektionstherapie und Insulinpumpe)

KI-Algorithmen können als Entscheidungshilfesysteme für das Diabetesmanagement eingesetzt werden. Der Algorithmus analysiert zurückliegende Gesundheitsdaten, einschließlich Blutzuckerspiegel, Insulindosierung, Ernährungsgewohnheiten und körperliche Aktivität, um personalisierte Insulinempfehlungen und Behandlungsanpassungen zu geben. Er identifiziert Muster und gibt evidenzbasierte Empfehlungen für die Aufrechterhaltung optimaler Blutzuckerwerte. 

Ein Beispiel ist Advisor Pro von Dreamed Diabetes, das Daten von CGMs und/oder Insulinpumpen empfängt. Die Daten werden mit dem MD Logic-Algorithmus analysiert, der nach Höchst- und Tiefstwerten sowie nach spezifischen individuellen Mustern sucht. Advisor Pro gibt Empfehlungen, einschließlich der Optimierung der Basalrate, des Kohlenhydratverhältnisses, des Korrekturfaktors (Insulinempfindlichkeit) und personalisierter Tipps zum Umgang mit der Erkrankung. Die Empfehlungen werden von Endokrinologen überprüft und bearbeitet und dann an die Patienten weitergegeben. 

Diese Kombination aus KI-gesteuerten Erkenntnissen und Expertenvalidierung hilft den Patienten, selbst in Notfallsituationen fundierte Entscheidungen zu treffen, und verbessert so die Diabetesversorgung. 

Anwendung Nr. 2: Diabetes-Selbstmanagement-Tools 

KI-Algorithmen können biometrische Daten von CGMs (Continuous Glucose Monitoring) interpretieren und Patienten warnen und/oder direkt Anpassungen des Blutzuckerspiegels vornehmen, indem sie Insulin über eine Insulinpumpe verabreichen. 

Das Insulinpumpensystem MiniMed 780G, kombiniert mit dem Guardian Sensor 3 (CGM) von Medtronic, verwendet fortschrittliche KI-Algorithmen. Die vom CGM gesammelten Daten werden dann von dem MiniMed-System analysiert, um die Entwicklung des Blutzuckerspiegels vorherzusagen. Die Insulinpumpe passt die Insulinabgabe auf der Grundlage dieser KI-Vorhersagen an, mit dem Ziel, den Blutzucker im optimalen Bereich zu halten, was die notwendigen manuellen Anpassungen durch den Patienten reduziert und Perioden von Über- und Unterzuckerung verhindert. Insgesamt bietet das kombinierte System ein präziseres und automatisiertes Krankheitsmanagement, das die Blutzuckerkontrolle verbessert und die Belastung durch Diabetes verringert. 

Anwendung Nr. 3: Diabetesvorhersage und Risikostratifizierung 

KI kann genutzt werden, um das Risiko einer Person, an Typ-2-Diabetes zu erkranken, und dessen potenzielle Risiken vorherzusagen. Die frühzeitige Identifizierung von Hochrisikopatienten ist entscheidend, um lebensbedrohliche Komplikationen zu vermeiden und personalisierte Präventionsstrategien umzusetzen. 

Forscher des Labors Intelligent Distributed Computing and Systems (INDUCE) der Universität der Vereinigten Arabischen Emirate führen derzeit groß angelegte Tests mit verschiedenen KI-Modellen durch. Das Hauptziel besteht darin, die spezifischen Risikofaktoren wie Genetik, Lebensstil und verschiedene Lebensumstände durch die Auswertung großer Datensätze mithilfe von fortgeschrittenen Machine-Learning-Techniken zu ermitteln. 

Diese Entwicklungen in der Forschung tragen dazu bei, eine Frühdiagnose und personalisierte Präventionsstrategien zu ermöglichen, um das Risiko von Typ-2-Diabetes zu verringern.

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Anwendung Nr. 4: Screening der diabetischen Retinopathie 

Diabetische Retinopathie – die Hauptursache für Erblindung in den USA – kann durch Früherkennung verhindert werden. KI-Diagnosealgorithmen basieren auf Bildverarbeitung und Machine-Learning-Verfahren, um Netzhautbilder zu analysieren und Anzeichen für diabetische Retinopathie zu erkennen. Die Wirksamkeit ist vergleichbar mit dem Screening durch eine klinische Untersuchung in der Praxis eines Augenarztes. 

LumineticsCore ist ein Beispiel für ein KI-Diagnosesystem, das Patienten selbstständig auf diabetische Retinopathie untersucht. Es analysiert die Bilder schnell und liefert die Ergebnisse in weniger als einer Minute, ohne dass hochqualifiziertes Personal erforderlich ist. Daher kann es nahtlos in den Arbeitsablauf der Primärversorgung integriert werden. LumineticsCore erleichtert Diabetikern den Zugang zu wichtigen augenärztlichen Untersuchungen, verringert den Aufwand für das Screening und trägt letztlich dazu bei, Sehkraftverluste zu verhindern. 

KI setzt sich im Gesundheitswesen immer mehr durch und hat ein großes Potenzial für die Diabetesversorgung. Sie könnte helfen, die Belastung durch Diabetes zu verringern, indem Patienten Zugang zu fortschrittlichen Technologien und täglicher Unterstützung zu erhalten. 

Wir bei Alcimed erkunden die rasanten Entwicklungen der KI im Gesundheitswesen und können Sie bei Ihren Projekten im Bereich KI und Diabetesversorgung begleiten! Zögern Sie nicht, unser Team zu kontaktieren! 

Über die Autorinnen, 

Annelisa, Consultant in Alcimeds Healthcare Team in Italien

Hélène, Senior Project Manager in Alcimeds Healthcare Team in Italien