Ist die KI-basierte Diagnostik zuverlässiger?

Das mittels „PyCaret“ erstellte KI-Modell beruhte auf Daten von 4.000 Patienten (durchschnittliches Alter ca. 41 Jahre, 64 % Frauen), darunter 2.800 Trainings- und 1.200 Testdatensätze, bei denen die Diagnose von Kopfschmerzspezialisten gestellt worden war. In das Modell flossen 17 Variablen ein, darunter Alter, Geschlecht, Größe, Gewicht, Kopfschmerzbeginn, -häufigkeit, -schwere, -dauer und -lokalisation, Verschlimmerung durch körperliche Betätigung, Begleitsymptome, Aura, Akutmedikation und Familienanamnese. Laborund Bildgebungsbefunde wurden nicht berücksichtigt.

Validiert wurde das Modell anhand von 50 Patienten, bei denen zunächst fünf Nicht-Fachleute eine Diagnose stellten. Dann wurden die 50 Patienten zusätzlich mithilfe der KI diagnostiziert. Bewertet wurden die diagnostische Leistung bei Migräne, Medikamentenübergebrauchskopfschmerz (MOH), Spannungskopfschmerz (TTH), Trigemino-autonomen Kopfschmerzen (TAK) und anderen primären sowie sekundären Kopfschmerzarten.