KI-Tool erkennt Darmparasiten in Stuhlproben genauer als herkömmliche Methoden

KI-Tool erkennt Darmparasiten in Stuhlproben genauer als herkömmliche Methoden

Wissenschaftler der ARUP Laboratories haben ein Tool mit künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt, das Darmparasiten in Stuhlproben schneller und genauer erkennt als herkömmliche Methoden und möglicherweise die Art und Weise verändert, wie Labore weltweit parasitäre Infektionen diagnostizieren.

Die Identifizierung von Parasiten unter dem Mikroskop war lange Zeit eine mühsame Aufgabe, bei der hochqualifizierte Experten jede Probe manuell nach verräterischen Zysten, Eiern oder Larven durchsuchen mussten. Nun erledigt ein Deep-Learning-Modell, bekannt als Convolutional Neural Network (CNN), diese Arbeit mit einem hohen Maß an Präzision, wie aus einer am Dienstag in der Zeitschrift veröffentlichten Studie hervorgeht Zeitschrift für klinische Mikrobiologie.

Die Forscher zeigten, dass das KI-System Parasiten in feuchten Stuhlmengen mit größerer Empfindlichkeit erkennen kann als menschliche Beobachter, selbst solche mit jahrelanger Erfahrung bei der Suche nach diesen Anzeichen.

Es war eine bahnbrechende Leistung und was wir erreicht haben, ist bemerkenswert. Unsere Validierungsstudien haben gezeigt, dass der KI-Algorithmus eine bessere klinische Empfindlichkeit aufweist und die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass ein pathogener Parasit erkannt wird.“

Blaine Mathison, Hauptautor, technischer Direktor für Parasitologie bei ARUP und außerordentlicher Dozent an der Abteilung für Pathologie der University of Utah

Als führendes nationales Referenzlabor ist ARUP ein unabhängiges gemeinnütziges Unternehmen der University of Utah und der Abteilung für Pathologie der School of Medicine, wo Mathison als Lehrbeauftragter tätig ist.

Trainieren Sie die KI anhand von Tausenden von Proben

Um das System zu bauen und zu testen, trainierten ARUP und sein Partner, ein Technologieunternehmen aus Utah namens Techcyte, die KI anhand von mehr als 4.000 parasitenpositiven Proben, die in Labors in den Vereinigten Staaten, Europa, Afrika und Asien gesammelt wurden. Diese Proben repräsentierten 27 Parasitenklassen, darunter seltene Arten wie Schistosoma japonicum und Paracapillaria philippinensis aus den Philippinen sowie Schistosoma mansoni aus Afrika.

„Dies war wirklich eine robuste Studie, wenn man die Anzahl der Organismen und positiven Proben berücksichtigt, die zur Validierung des KI-Algorithmus verwendet wurden“, sagte Mathison.

Nach der Diskrepanzanalyse betrug die positive Übereinstimmung zwischen KI und manueller Überprüfung 98,6 %. Das Tool erfasste außerdem 169 zusätzliche Organismen, die in früheren manuellen Überprüfungen übersehen worden waren.

„Wir identifizieren mehr Organismen als ohne die KI, was die Diagnose und Behandlung der betroffenen Patienten verbessert“, sagte Adam Barker, Chief Operations Officer von ARUP.

Darüber hinaus ergab eine Studie zur Nachweisgrenze, dass KI durchweg mehr Parasiten fand als die Techniker, selbst wenn die Proben stark verdünnt waren, was darauf hindeutet, dass das System Infektionen in früheren Stadien oder bei niedrigen Parasitenwerten erkennen kann.

Von der Innovation bis zur Umsetzung

ARUP leistet seit Jahren Pionierarbeit beim Einsatz von KI in der klinischen Parasitologie. Im Jahr 2019 war es das weltweit erste Labor, das KI auf den Trichromanteil des Eizellen- und Parasitentests anwendete. Im März 2025 erweiterte es diese Fähigkeit um die Nassmontageanalyse und war damit das erste Labor, das KI für den gesamten Testprozess einsetzte.

Dieser Zeitpunkt erwies sich als günstig: Im August erhielt ARUP eine Rekordzahl an Proben für Parasitentests. Die durch KI gewonnene Effizienz ermöglichte es dem Labor, die Nachfrage ohne Qualitätseinbußen zu befriedigen.

„Ein KI-Algorithmus ist nur so gut wie das Personal, das die Daten eingibt“, sagte Barker. „Wir haben phänomenale Mitarbeiter, die ihr umfangreiches Wissen und ihre Fähigkeiten genutzt haben, um eine außergewöhnliche KI-Lösung zu entwickeln, von der nicht nur das Labor, sondern auch die Patienten profitieren.“

ARUP und Techcyte planen, die Rolle der KI bei diagnostischen Tests weiter auszubauen. Über die Parasitologie hinaus hat ARUP bereits KI zur Unterstützung von Pap-Tests implementiert und entwickelt weitere Tools, um den Laborbetrieb zu rationalisieren und die Diagnosegenauigkeit zu verbessern.

Quellen: