Diabetes und Künstliche Intelligenz (KI)

1. Was ist KI und warum ist das Thema relevant?
2. Wo kommt KI bei Diabetes bereits zum Einsatz?
3. Wo findet KI in der Diabetesforschung derzeit Anwendung?
4. Möglichkeiten und Potenziale von KI
5. Risiken und Herausforderungen der KI in der Medizin
6. Ausblick: Wie wird KI den Umgang mit Diabetes in Zukunft verändern?

Künstliche Intelligenz, kurz KI, bedeutet, dass Computer lernen, mitdenken und, aufgrund des selbst Gelernten, Entscheidungen  treffen können – ähnlich wie ein Mensch. Damit das funktioniert, braucht die KI viele Informationen und klare Regeln, sogenannte Algorithmen, nach denen sie arbeitet. So erkennt sie mit der Zeit bestimmte Muster und kann daraus passende Schlüsse ziehen. 

KI begegnet uns heute schon in vielen Bereichen des Alltags: 

• Navigationssysteme, die Staus berücksichtigen und die schnellste Route berechnen.
• Sprachassistenzsysteme, die per Zuruf den Fernseher oder das Licht einschalten und Apps steuern.
• Finanzdienstleistungen, die verdächtige Abbuchungen automatisch erkennen und verhindern. 

Auch im medizinischen Alltag kann KI das Gesundheitspersonal entlasten: Mittels KI können Bild- und Labordaten ausgewertet werden, wodurch die Diagnosesicherheit erhöht und individualisierte Therapievorschläge abgeleitet werden können. Zusätzlich können zeitintensive Verwaltungsaufgaben wie Terminplanung, elektronische Dokumentation und Abrechnungen durch KI automatisiert werden. 

Klinische und administrative Unterstützung 

Auch im medizinischen Alltag kann KI das Personal entlasten und die Behandlungsqualität steigern: 

• Automatisierte Dokumentation und Codierung
• Erstellung von Arztbriefen und Übersetzungen
• Berechnung von Risiko-Scores und Therapieempfehlungen nach aktuellen Leitlinien
• Monitoring von Patientenzielen mit Frühwarnsystemen bei Abweichungen 

Ein Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von KI ist die Universitätsklinik Essen, die als sogenanntes „Smart Hospital“ gilt. Hier wird KI aktiv genutzt, um Prozesse effizienter zu gestalten und das Personal zu entlasten. 

Auch in der Diabetesforschung ist KI schon weit verbreitet. Sie hilft dabei, neue Behandlungsoptionen zu prüfen, Krankheitsverläufe besser zu verstehen und Therapien individuell anzupassen, indem große Datenmengen ausgewertet werden. 

Aktuelle Beispiele aus der Diabetesforschung, wo KI bereits eine zentrale Rolle spielt, sind: 

• Im Rahmen der AireDMStudie (engl.: AI-ECG risk estimation for diabetes mellitus) des britischen Gesundheitsdienstes (engl.: National Health Service, kurz NHS) nutzen Forschende KI, um Muster in EKG-Daten zu erkennen. Dadurch können sie Menschen mit einem erhöhten Risiko für Typ-2-Diabetes bereits bis zu 10 Jahre vor dem Ausbruch der Erkrankung und noch bevor erhöhte Blutzuckerwerte auftreten, identifizieren.
  Diese KI könnte dazu beitragen, routinemäßig durchgeführte EKGs auch zur Früherkennung von Typ-2-Diabetes zu nutzen. So könnte frühzeitig mit einfachen Maßnahmen gegengesteuert werden, um die Erkrankung zu verhindern oder zumindest hinauszuzögern.
• An der Universität von Virginia (USA) entwickelt ein Forschungsteam sogenannte „Digitale Zwillinge“. Dabei erstellt die KI für jede Person eine virtuelle Kopie ihres Blutzuckerstoffwechsels. Die digitale Version zeigt, wie der Körper auf verschiedene Einstellungen der Insulinpumpe reagiert – ganz ohne Risiko. So könnte in Zukunft die Boluskalkulation bei AID-Systemen unterstützt und automatisiert werden.
  Betroffene Personen können so ausprobieren, wie sich Veränderungen beim Insulin oder bei den Mahlzeiten auf den Stoffwechsel auswirken. Dadurch lassen sich Blutzuckerschwankungen verringern und die Zeit im Zielbereich steigern.
• Ein weiteres Forschungsprojekt nutzt eine besondere Art von KI, die durch Ausprobieren dazulernt. Der „Adaptive Basal Bolus Advisor“, kurz ABBA, analysiert Blutzucker- und Insulindaten aus Computersimulationen und entwickelt daraus entsprechende Empfehlungen.
  In ersten Tests am Computer konnte ABBA den Blutzuckerverlauf deutlich verbessern: Es kam zu weniger starken Schwankungen und einer längeren Zeit im Zielbereich. Im nächsten Schritt soll das System zum ersten Mal mit Menschen mit Diabetes ausprobiert werden. 

Klar ist, dass KI in der Diabetesforschung immer wichtiger wird. Sie kann dazu beitragen, Erkrankungen frühzeitig zu erkennen und Therapien besser anzupassen. Viele Projekte sind noch in der Testphase, doch erste Ergebnisse zeigen, wie groß das Potenzial für Menschen mit Diabetes ist. 

KI wird in Zukunft noch viele weitere Möglichkeiten im Diabetes-Management bieten und hat das Potenzial das Leben mit Diabetes zu erleichtern. Denn große Mengen an Gesundheitsdaten können mithilfe von KI in kürzester Zeit ausgewertet werden – etwas, das für Menschen kaum machbar wäre. So lassen sich Muster im Blutzuckerverlauf erkennen, Risiken frühzeitig einschätzen oder Therapien individuell anpassen. 

Auch für Fachkräfte birgt KI Vorteile: Administrative Aufgaben wie Dokumentation, Terminplanung oder das Erstellen von Berichten können durch KI automatisiert werden. Dadurch bleibt mehr Zeit für die persönliche Betreuung und Beratung von Patientinnen und Patienten.

2 spannende Beispiele zeigen, wohin die Reise in den kommenden Jahren gehen kann:

Fortschritt bei AID-Systemen – der Weg zur technischen Heilung des Diabetes Typ 1 

Insulinpumpen mit Glukosesensoren (AID-Systeme) werden schon heute eingesetzt, um den Blutzuckerspiegel besser zu kontrollieren. Dennoch handelt es sich bei den aktuellen Systemen noch nicht um vollautomatische Systeme. Forschende arbeiten daran, dass die KI lernt, wie jede Person individuell auf Bewegung, Nahrungsaufnahme, Stress oder Krankheit reagiert – und daraufhin die Insulindosis selbstständig entsprechend anpasst. Dabei könnten bald auch Daten zum Schlaf, Menstruationszyklus oder Verhalten am Wochenende berücksichtigt werden. Ziel ist ein System, das komplett eigenständig funktioniert – fast wie eine künstliche Bauchspeicheldrüse. Besonders interessant sind auch Systeme, die nicht nur Insulin, sondern zusätzlich Glukagon abgeben können, um den Blutzucker noch genauer regulieren zu können.
 

KI-gestützte Mahlzeitenanalyse und Bolusberechnung 

Eine hilfreiche Unterstützung für Menschen mit Diabetes sind Tools, die mithilfe von KI aus Fotos automatisch und passgenau die Kohlenhydratmenge von Mahlzeiten erkennen und daraus entsprechende Empfehlungen ableiten können. Zwar gibt es schon erste Apps mit diesen Funktionen, doch das Potenzial ist noch weitaus größer. Zukünftig könnte die KI lernen, wie der Blutzucker bei jeder Person auf bestimmte Lebensmittel reagiert – und die Tipps noch individueller anpassen. Zudem könnten in diese Systeme Bolusinsulinrechner integriert werden, die dabei helfen, vor dem Essen die richtige Insulindosis zu berechnen. Dies würde den Alltag mit Diabetes deutlich vereinfachen. 

KI kann in der Medizin Diagnosen oder Therapien verbessern sowie den Arbeitsalltag von Gesundheitsfachkräften vereinfachen. Doch es gibt auch Risiken und Herausforderungen, die sowohl Patientinnen und Patienten als auch Fachkräfte betreffen: 

•  Datengrundlage und Verzerrungen:
  KI-Systeme brauchen große Datenmengen zum Lernen. Oft sind aber nur begrenzte oder einseitige Daten verfügbar. Fehlen zum Beispiel Daten von älteren Personen oder Personen mit seltenen Erkrankungen, lernt die KI aus einer eingeschränkten Datenbasis und kann daraus falsche Schlüsse ziehen. Das kann zu ungenauen oder nicht zutreffenden Empfehlungen führen – auch in der Diabetologie. Auch der Zugang zu geschlossenen, rein medizinischen Datenbanken ist ein aktuelles Hindernis. Umso besser die Datengrundlage, umso besser die KI.
• Technik und Energieverbrauch:
  KI-Anwendungen verarbeiten und erzeugen riesige Datenmengen. Das erfordert sehr schnelle Prozessoren und große Speicher. Solche Rechenleistungen sind in kleinen Geräten wie Smartphones oder Insulinpumpen oft noch nicht umsetzbar. Zudem verbrauchen die Prozesse viel Strom, was die Akku-Laufzeit begrenzt. Das könnte im Alltag zu Problemen führen, zum Beispiel, wenn das Gerät plötzlich leer ist. Daher sollten immer Backup-Optionen ohne KI verfügbar sein.
• Erklärbarkeit, Akzeptanz und Schulungsbedarf:
  Viele KI-Systeme sind für Anwenderinnen und Anwender nicht durchschaubar. Sie leiten Entscheidungen ab, die für betroffene Personen oder Fachkräfte oft nicht nachvollziehbar sind. Dies führt zu Unsicherheit und sinkender Akzeptanz. 
  Damit KI sinnvoll eingesetzt werden kann, müssen ihre Empfehlungen verständlich erklärt und kritisch geprüft werden. Das gilt besonders in der Diabetologie, wo viele betroffene Personen eigenverantwortlich handeln. Deshalb braucht es intensive Schulungen für Menschen mit Diabetes, regelmäßige, unabhängige Fortbildungen für Fachkräfte und klare Notfalllösungen, falls die Technik ausfällt oder abgelehnt wird.
• Datenschutz, Privatsphäre, Regulierung und Haftung:
  Gesundheitsdaten wie Blutzucker- beziehungsweise Glukosewerte, Ernährung oder Bewegung sind hochsensibel. KI-Anwendungen greifen auf solche Daten zu, zum Beispiel über Apps oder Sensoren. Dabei muss allerdings der Datenschutz berücksichtigt werden. Ohne klare Regeln könnten die Daten auch für nicht-medizinische Zwecke genutzt werden. 
  In Europa regelt der sogenannte EU AI Act seit 2024 den Einsatz von KI in der Medizin. Medizinische KI-Systeme gelten als Hochrisiko-Produkte. Sie müssen strenge Vorgaben erfüllen, zertifiziert und regelmäßig überprüft werden. Trotzdem bleibt oft unklar, wer haftet, wenn eine KI falsche Entscheidungen trifft.

KI kann in der Medizin und in der Diabetologie vieles erleichtern. Aber nur, wenn die Systeme verständlich, sicher und datenschutzkonform sind und die Nutzenden gut damit umgehen können. Dafür braucht es Zeit, Schulungen, klare Regeln und eine Technik, die zur Lebensrealität der Menschen mit Diabetes passt.