Künstliche Intelligenz-bezogene Software für die Müttergesundheitspflege verbessert die Chancen auf gute Betreuung um 69%, ergibt Forschung

Künstliche Intelligenz-bezogene Software für die Müttergesundheitspflege verbessert die Chancen auf gute Betreuung um 69%, ergibt Forschung

Verbesserung der Schwangerenbetreuung durch KI-Software: Eine umfassende Übersichtsstudie

Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und anderen klinischen Software-Tools hat sich als äußerst vorteilhaft für die Versorgung von schwangeren Frauen erwiesen, wie eine umfangreiche Überprüfung von Forschungsarbeiten zeigt. In einer kürzlich veröffentlichten Studie in eClinicalMedicine wurden über 12.000 Papiere und 87 Artikel untersucht, um den Einfluss der Nutzung von KI und verwandten Software-Tools in der Geburtshilfe zu untersuchen.

Eine Meta-Analyse von 35 Studien ergab, dass die Chancen auf verbesserte Ergebnisse bei Frauen, die mit Hilfe von Clinical Decision Support Systems (CDSS) betreut wurden, um das 1,69-fache höher waren. Die Untersuchung von mehr als 5,2 Millionen Schwangerschaften in Ländern mit hohem Einkommen sowie in Ländern mit mittlerem und niedrigem Einkommen deutet darauf hin, dass die Verwendung solcher Tools einen signifikanten positiven Effekt hat.

Die Forscher betonen die Notwendigkeit einer systematischen, rigorosen und schnellen Bewertung der eingesetzten Tools, um sicherzustellen, dass diese die erwarteten Ergebnisse liefern und mit dem technologischen Fortschritt Schritt halten können.

Die Ergebnisse der Studie deuteten darauf hin, dass die meisten untersuchten CDSS bei der Verbesserung der Ergebnisse von Schwangerschaften erfolgreich waren. Es wurde festgestellt, dass die Verwendung von KI und verwandten Software-Tools dazu beitragen kann, sicherere Mutterschaftsdienste anzubieten und sowohl klinische Fachkräfte als auch werdende Familien bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Beispiele aus Studien zeigen, wie CDSS Frauen dabei helfen können, fundierte Entscheidungen zu treffen, beispielsweise bezüglich der Wahl zwischen vaginaler Geburt und Kaiserschnitt nach einer vorherigen Kaiserschnittgeburt. Die Verwendung von Risikovorhersagemodellen ermöglicht es zudem, Frauen mit einem niedrigen Risiko für eine Eileiterschwangerschaft zu identifizieren, was lebensbedrohlich sein kann.

Die Autoren der Studie hoffen, dass diese Bewertung von CDSS dazu beiträgt, Evaluierungen unterschiedlicher Tools fortzusetzen, um Klinikerinnen, Entwicklerinnen und Forscher*innen in der Geburtshilfe zu unterstützen. Die Anwendung von KI und klinischen Software-Tools in der Schwangerenvorsorge verspricht sowohl die Verbesserung der Versorgungsqualität als auch die Reduzierung der Kosten im Gesundheitswesen.

Wenn Sie mehr über diese faszinierende Studie erfahren möchten, können Sie die Veröffentlichung in eClinicalMedicine nachlesen.