Affenpocken, ja oder nein? App hilft bei Risikobewertung

Sekundärinfektionen verhindern
Affenpocken, ja oder nein? PoxApp hilft bei der Einordnung
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Handelt es sich bei einer auffälligen Hautveränderungen um eine Infektion mit dem Affenpockenvirus? Die neue, kostenlose „PoxApp“ hilft bei einer ersten Einordung.

Der Nutzer beantwortet einen Fragebogen und lässt ein Foto der Hautveränderung bewerten, danach kann die APP mittels Künstlicher Intelligenz (KI)berechnen, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass es sich tatsächlich um eine Infektion mit Affenpocken (Mpox) handelt. Entwickelt hat die App ein Team um einen Teilnehmer des DFG-kofinanzierten Digital Clinician Scientist Programms von Charité – Universitätsmedizin Berlin und Berlin Institute of Health in der Charité (BIH).

70.000 Infektionen seit Mai 2022

Seit Mai 2022 hat das Affenpockenvirus einen internationalen Ausbruch mit derzeit mehr als 70.000 Infektionen in mehr als 100 Ländern verursacht. Zum Glück sterben nur wenige Menschen an der Infektion, doch sind die Affenpocken mit einer erheblichen Krankheitslast verbunden. Oft müssen die Betroffenen ins Krankenhaus, die Infektion ruft teilweise starke Schmerzen hervor, es können Narben zurückbleiben, im schlimmsten Fall kann sie sogar zu Blindheit führen. Mehr als 90 % der mit dem Affenpockenvirus infizierten Patienten entwickeln charakteristische Hautveränderungen.

Risikoeinschätzung per Fragebogen und Foto

Dies inspirierte Dr. Alexander Thieme, die „PoxApp“ zu entwickeln. Thieme ist Teilnehmer des Digital Clinician Scientist Programms von Charité und BIH und forscht derzeit als Visiting Scholar an der Stanford University zum Thema KI gestützte Frühwarnsysteme für Pandemien". Die App schätzt das Risiko einer Affenpockeninfektion anhand von Fotos der Hautläsionen und der Antworten der Benutzer in einem Fragebogen ein. Thieme leitet das Team, das die PoxApp entwickelt hat, bestehend aus Ärzten, Forschern, Computer- und Datenwissenschaftlern der Charité - Universitätsmedizin Berlin, des Robert-Koch-Instituts, des Hasso-Plattner-Instituts, der Stanford University/USA, des Toronto University Hospital/Kanada und des Universitätsklinikums Bologna/Italien.

Garantierte Anonymität

Die "PoxApp" kann von jeder Person mit einem Smartphone genutzt werden. Die App stellt fünf Fragen und bittet dann, ein Foto ihrer Hautläsion mit dem Smartphone aufzunehmen. PoxApp verfügt über ein eingebautes Programm, das die Antworten und die Fotos der Hautläsionen analysiert. Die Daten verbleiben dabei auf dem Smartphone und garantieren damit die Anonymität des Nutzers. Innerhalb weniger Minuten erstellt die „PoxApp“ eine personalisierte Risikobewertung.

Training mit Tausenden von Bildern von Hautläsionen

"PoxApp" ist die erste App, die Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) in Kombination mit medizinischem Expertenwissen nutzt, um das Risiko einer Affenpockeninfektion abzuschätzen. Die KI der PoxApp" wurde mit Hilfe von Tausenden von Bildern von Hautläsionen mit und ohne Affenpocken trainiert und getestet. In einem automatisierten Lernprozess war die KI in der Lage, Bildmerkmale auf Fotos von Hautläsionen zu identifizieren, die für das Affenpockenvirus charakteristisch sind. Wenn der KI ein neues Bild einer Hautläsion vorgelegt wird, kann sie die Wahrscheinlichkeit einer Infektion mit dem Affenpockenvirus abschätzen.

Risikoscore berechnet

Nachdem die „PoxApp“ die Antworten des Nutzers und das Foto der Hautläsion analysiert hat, wird ein Risikoscore berechnet, zusammen mit personalisierten Empfehlungen, die mögliche nächste Schritte vorschlagen, wie z. B. Affenpocken-Tests oder eine Impfung nach der Exposition. Durch die Auswertung der Postleitzahl sucht PoxApp nach lokalen Gesundheitsangeboten und gibt Telefonnummern und Kontaktdaten an, wie man mit den Gesundheitsangeboten in Kontakt treten kann.

Sekundärinfektionen verhindern

Alexander Thieme wünscht der "PoxApp" viele Nutzer. Wir hoffen, dass die „PoxApp“ dazu beiträgt, den aktuellen Affenpockenausbruch einzudämmen, indem sie den Nutzern hilft, ihre Affenpockeninfektion früher zu erkennen und Sekundärinfektionen zu verhindern.

Originalveröffentlichung:
Thieme, AHet al.: A deep learning algorithm to classify skin lesions from monkeypox virus infection; Nature Medicine, DOI: 10.1038/s41591-023-02225-7

Quelle: Berlin Institute of Health at Charité (BIH)

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