KI-basierte Diagnose: Ein bahnbrechendes Projekt im Senegal
Dr. Christa Kasang, Forschungskoordinatorin der Deutschen Lepra- und Tuberkulosehilfe, leitet ein bahnbrechendes Projekt, das den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen vorantreibt. In Zusammenarbeit mit der US-Firma Belle.ai wird im Senegal eine Smartphone-App genutzt, die durch KI Hautläsionen analysiert und potenzielle Lepra-Fälle frühzeitig erkennt. Dies ermöglicht es, auch in medizinisch unterversorgten Gebieten eine schnelle Diagnose zu stellen.
Dr. Christa Kasang, Forschungskoordinatorin der Deutschen Lepra- und Tuberkulosehilfe
Unterstützung für medizinisch unterversorgte Gebiete
„In Regionen mit fehlendem Zugang zu dermatologischer Expertise bietet die App eine wertvolle Unterstützung“
„In Regionen mit fehlendem Zugang zu dermatologischer Expertise bietet die App eine wertvolle Unterstützung“, erklärt Dr. Kasang. Gesundheitspersonal kann Hautläsionen fotografieren, die durch KI ausgewertet werden. Besteht der Verdacht auf Lepra, werden die Daten an Fachärzt:innen zur weiteren Analyse übermittelt. Dieser Ansatz ist besonders effektiv in entlegenen Gebieten, wo spezialisierte Versorgung oft nicht verfügbar ist.
Wichtige Rolle in der Prävention von Spätfolgen
Dr. Christa Kasang, Forschungskoordinatorin der Deutschen Lepra- und Tuberkulosehilfe
Für Mediziner:innen ist diese Technologie ein wichtiger Schritt, um schwerwiegende Spätfolgen von Lepra durch frühe Diagnosen zu verhindern. Parallel zur Einführung der App wird durch ein Kartierungsprojekt die Verteilung von Lepra-Fällen erfasst und mobile Hautkliniken (Skin Camps) organisiert. „Mit der KI schaffen wir eine Brücke zwischen primärer Gesundheitsversorgung und spezialisierter Diagnostik“, so Dr. Kasang. „Dies stärkt die Versorgung vor Ort und beschleunigt den Weg zur Eliminierung von Lepra im Senegal.“
Enormes Potenzial für ressourcenarme Länder
Darüber hinaus biete die Belle-App enormes Potenzial für Länder mit begrenzten Ressourcen. Die Tests mit Dermatolog:innen im Senegal haben eine Diagnosegenauigkeit von 95% ergeben – was die App zu einem wichtigen Tool in der Früherkennung machen könnte, auch in anderen Regionen. Um die App in weiteren Projektländern einsetzen zu können, sind jedoch dringend Spenden notwendig. „Jede Spende hilft dabei, Lizenzen zu finanzieren und die App z.B. in Tansania, Togo und dem Südsudan zu implementieren,“ erklärt Christa Kasang, „So könnten wir den großen Mangel an Fachpersonal in ländlichen Gegenden ausgleichen.“
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