KI verbessert Erkennung von Kindesmissbrauch in Notaufnahmen

HONOLULU / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie zeigt, dass Künstliche Intelligenz (KI) die Erkennung von körperlichem Kindesmissbrauch in Notaufnahmen erheblich verbessern kann. Im Vergleich zu herkömmlichen Diagnosemethoden, die auf Kodierungen basieren, bietet die KI-gestützte Analyse eine genauere Einschätzung der Missbrauchshäufigkeit.

Die jüngste Forschung, die auf der Pediatric Academic Societies (PAS) 2025 Tagung in Honolulu vorgestellt wird, hebt hervor, wie maschinelles Lernen die Erkennung von Kindesmissbrauch in Notaufnahmen revolutionieren könnte. Traditionelle Methoden, die sich auf Diagnosecodes stützen, verfehlen im Durchschnitt 8,5 % der Fälle. Im Gegensatz dazu bietet die KI-gestützte Analyse eine präzisere Einschätzung der Missbrauchshäufigkeit, indem sie Hochrisikoverletzungen und Indikatoren für körperlichen Missbrauch berücksichtigt.

Die Studie, die von einem Team um Dr. Farah Brink, einer Kindermissbrauchs-Pädiaterin am Nationwide Children’s Hospital und Assistenzprofessorin an der Ohio State University, geleitet wurde, zeigt, dass KI-Modelle ein klareres Bild der Missbrauchstrends in Notaufnahmen liefern. Diese Erkenntnisse könnten die frühzeitige Erkennung und Behandlung von Kindesmissbrauch erheblich verbessern und somit den Schutz gefährdeter Kinder stärken.

In der Untersuchung wurden Daten von 3.317 Notaufnahmebesuchen in sieben Kinderkrankenhäusern zwischen Februar 2021 und Dezember 2022 analysiert. Alle betroffenen Kinder waren unter zehn Jahre alt, wobei fast drei Viertel jünger als zwei Jahre waren. Die Forscher verwendeten ein LASSO-Logistikregressionsmodell, um die Prävalenz von Missbrauch zu schätzen, indem sie sowohl Missbrauchs-spezifische Codes als auch Verletzungscodes berücksichtigten.

Die Ergebnisse zeigen, dass die auf KI basierenden Modelle die Prävalenz von Missbrauch genauer schätzen konnten als Methoden, die sich nur auf Missbrauchs-spezifische Codes stützen. Die Fehlerquote bei der Schätzung der Missbrauchsprävalenz lag bei den KI-Modellen zwischen -3,0 % und 2,6 %, während die auf Codes basierenden Schätzungen Fehler von 2,0 % bis 14,3 % aufwiesen.

Diese Fortschritte in der KI-Technologie könnten weitreichende Auswirkungen auf die Gesundheitsbranche haben, insbesondere in der Notfallmedizin. Durch die genauere Erkennung von Missbrauchsfällen können medizinische Fachkräfte besser auf die Bedürfnisse der betroffenen Kinder eingehen und geeignete Schutzmaßnahmen ergreifen.

Die Integration von KI in die medizinische Diagnostik ist ein bedeutender Schritt in Richtung einer präziseren und effizienteren Gesundheitsversorgung. Während die Technologie weiterentwickelt wird, könnten ähnliche Ansätze auch in anderen Bereichen der Medizin Anwendung finden, um die Genauigkeit und Effizienz der Diagnostik zu verbessern.

Die Studie unterstreicht die Bedeutung von KI in der modernen Medizin und zeigt, wie technologische Innovationen dazu beitragen können, komplexe gesellschaftliche Probleme wie Kindesmissbrauch besser zu bewältigen. Die Forscher hoffen, dass ihre Arbeit als Grundlage für weitere Entwicklungen in diesem wichtigen Bereich dient.

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