Künstliche Intelligenz und digitale Anwendungen gegen Diabetes – wie gut sind sie wirklich?

Berlin, 14.07.2021

Künstliche Intelligenz (KI) kann dabei helfen, Krankheiten frühzeitig zu erkennen. Sie wertet in Windeseile große Mengen von Bild- und Labordaten aus und stellt Zusammenhänge zwischen Datensätzen her. So bietet sie nicht nur die Chance für individuelle Therapien – auch in der Prävention von Typ-2-Diabetes sind digitale Strategien erfolgversprechend. In den USA wird dies mit dem „Diabetes Prevention Program“ (DPP) bereits umgesetzt.

Wie wäre es, wenn eine KI in Ihrem Praxisverwaltungssystem (PVS) anhand der vorliegenden Daten zum Body-Mass-Index (BMI) oder zu vorherigen Diabeteserkrankungen in der Familie das Diabetesrisiko Ihrer Patienten*innen berechnen und Sie vor den nächsten Terminen darauf hinweisen könnte? Diesen könnten Sie dann gleich ein App-gestütztes Präventionsprogramm empfehlen, das sowohl digitale Kurse als auch Informationen zu Präsenzangeboten in ihrer Nähe beinhaltet. Mit den digitalen Programmen könnten die Teilnehmer*innen Mahlzeiten und körperliche Aktivität selbst aufzeichnen, regelmäßiges Feedback von einem Coach bekommen und sich online mit anderen Teilnehmern*innen austauschen.

Bald 11,5 Millionen Menschen mit Typ-2-Diabetes in Deutschland?

Eine solche umfassende Präventionsstrategie erscheint wie Zukunftsmusik – ist aber dringend notwendig, wenn man den Einschätzungen der Experten*innen des Robert Koch-Instituts (RKI) und des Deutschen Diabetes-Zentrums (DDZ) glaubt. Demnach werden im Jahr 2040 etwa 11,5 Millionen Menschen in Deutschland an Typ-2-Diabetes erkrankt sein. Und es gibt keinen Grund, diese Prognose nicht für realistisch zu halten – schließlich haben sich alle Vorhersagen zum Anstieg der Diabeteserkrankungen, sowohl auf internationaler Ebene von der Weltgesundheitsorganisation (WHO) als auch auf nationaler Ebene, bislang als zutreffend erwiesen und die Lage eher noch unterschätzt.1

Das eigene Diabetesrisiko – oft unbekannt

Ein großes Problem dabei, so der Hamburger Diabetologe Dr. Jens Kröger (Vorstandsvorsitzender von diabetesDE – Deutsche Diabetes-Hilfe) und Professor Dr. Bernhard Kulzer, Diabetes-Zentrum Bad Mergentheim, in einem Artikel des diesjährigen Digitalisierungs- und Technologiereport Diabetes (D.U.T): Viele Menschen kennen ihr eigenes Diabetesrisiko gar nicht und wissen nicht, wie sie einer Manifestation der Erkrankung vorbeugen können – oder aber sie glauben, dass sie nicht in der Lage sind, ihren Lebensstil so zu verändern, dass ihr Diabetesrisiko sinkt.1 Bereits bestehende evaluierte Tests (wie etwa der Deutsche Diabetes-Risiko-Test) sind zwar über das Internet abrufbar, bislang werden damit jedoch vor allem besonders interessierte Teile der Bevölkerung und nicht die breite Zielgruppe erreicht.1 Verschiedene Studien zeigen, dass KI-Modelle, die auf Basis von Variablen wie insbesondere dem BMI der untersuchten Personen das individuelle Risiko für Typ-2-Diabetes berechnen, immer genauer werden.1 KI-gestützte Risikorechner, die an deutschen Daten erprobt wurden, gibt es allerdings bislang noch nicht – dabei könnte es sinnvoll sein, ein solches Tool für Typ-2-Diabetes mit Warnfunktion („red flag“) in die Praxisverwaltungssysteme oder auch in die ePA zu integrieren und diese Daten in der Praxis systematisch zu erfassen.1

Manifestation verzögern

Dass Interventionsprogramme bei der Prävention des Typ-2-Diabetes eine wertvolle Hilfestellung geben können, zeigt sich am Beispiel der USA. Das dortige Portal des nationalen „Diabetes Prevention Program“ (DPP) wird oft als evidenzbasierter Standard für die Umsetzung von Lebensstilprogrammen herangezogen. Neben ausführlichen Informationen rund um Typ-2-Diabetes enthält es auch zertifizierte Präventionsangebote – sowohl analog und wohnortnah als auch in digitaler Form. Im Rahmen der ersten Evaluationsstudie zum Programm konnten erwachsene Teilnehmer*innen, bei denen ein hohes Risiko für Diabetes vorlag, dieses um 58 % senken.2 In einer Follow-Up-Studie wurde festgestellt, dass die Inzidenz von Typ-2-Diabetes in der Gruppe der DPP-Teilnehmenden nach 15 Jahren zwar nur wenig geringer ausfiel als die innerhalb der Kontrollgruppe, jedoch konnten insbesondere in den ersten drei Jahren der Untersuchung Präventionseffekte festgestellt werden.3 Die Manifestation der Erkrankung scheint also mit dem DPP zumindest hinausgezögert zu werden. Das US-amerikanische Center for Disease Control, das das „National Diabetes Prevention Program“ verwaltet und Anbieter für das DPP anerkennt, listet aktuell 1890 anerkannte Anbieter in seiner Datenbank (Stand 29.06.2021).4

Wie digitale Lebensstilintervention mit KI helfen kann

Studienergebnisse weisen darauf hin, dass auch eine rein digitale Umsetzung des DPP, die eine Laufzeit von mindestens einem Jahr haben sollte, erfolgreich sein kann.1 Die digitalen Umsetzungen des DPP unterscheiden sich zum Teil in ihrer Ausgestaltung deutlich voneinander, wobei der Erfolg von der Vielfalt der eingesetzten Techniken zur Verhaltensmodifikation abzuhängen scheint: So beinhaltet beispielsweise das aus 26 Modulen aufgebaute „Lark DPP“ automatisiertes und personalisiertes Coaching mit KI und sendet Push-Nachrichten auf das Smartphone der Teilnehmer*innen.5 Sie erhalten täglich und wöchentlich Feedback zu Ernährung, Gewicht, körperlicher Aktivität und Schlafverhalten. In einer nichtkontrollierten Studie erreichten 40 % der Teilnehmer*innen nach einem Jahr einen Gewichtsverlust von mindestens 5 %.5 Nur scheinen digitale Anwendungen auch menschliche Partner*innen zu brauchen: Ein systematischer Review weist darauf hin, dass die Programme, die tatsächlich zu einem relevanten Gewichtsverlust der Teilnehmenden führten, auf vielfältige Techniken setzten, die die Teilnehmer*innen zur Änderung ihres Verhaltens anspornen sollten. Digitales Selbstmonitoring der Teilnehmenden scheint demnach besser zu funktionieren als ein schriftliches Tagebuch, zudem erweist sich digitales Feedback als besonders effektiv – allerdings insbesondere dann, wenn dahinter ein anderer Mensch steckt.6

Kosteneinsparungen möglich

Doch damit nicht genug: Digitale DPPs scheinen auch dazu geeignet, Kosten einzusparen.7 So hatte die Nutzung eines digitalen DPP, das neben der Einbindung eines Coaches, einem Peer-Support sowie Tools zum Erfassen von Gewicht, körperlicher Aktivität und Essverhalten auch Module zur Verhaltensveränderung und -stabilisierung enthielt, bei den Teilnehmer*innen nach zwölf Monaten eine Senkung der Gesundheitsausgaben zur Folge. Gut zwei Drittel davon waren auf Einsparungen durch weniger stationäre Ausgaben zurückzuführen.7

Fazit

Ob zur Früherkennung des Typ-2-Diabetes oder im Rahmen einer personalisierten Therapie – KI erweitert die Möglichkeiten enorm und bietet damit neue Chancen. Bleibt zu hoffen, dass die in den USA bereits im Alltag angekommenen zertifizierten Interventionsprogramme zur Lebensstiländerung sich in naher Zukunft auch in Deutschland etablieren werden. Als Teil einer übergreifenden Präventionsstrategie könnten sie dabei helfen, den rasanten Anstieg der Diabetes-Prävalenz, der von Experten*innen erwartet wird, zu bremsen.

Mehr zur digitalen Diabetesprävention


Weitere Informationen darüber, wie Big Data, KI und digitale Anwendungen helfen können, finden Sie im aktuellen Digitalisierungs- und Technologiereport (D.U.T) des Zukunftsboards Digitalisierung sowie im DIGITAL.corner „Digitale Tools für Prävention und Früherkennung des Typ-2-Diabetes einsetzen“. Außerdem sprechen Dr. Jens Kröger (Hamburg) und Nico Richter (DAK, Hamburg) in der interaktiven Diskussionsreihe „Dia:cussion“ über die Chancen und Risiken der digitalen Prävention von Typ-2-Diabetes. Die Diskussion können Sie als zertifizierte eCME-Fortbildung in Kürze hier nachhören.


Quellen:
1. Kulzer B, Kröger J. D.U.T-Report 2021: 190-201
2. www.cdc.gov (Stand 29.06.2021)
3. Diabetes Prevention Program Research Group Lancet Diabetes Endocrinol. 2015; 3(11): 866-875
4. www.dprp.cdc.gov (Stand 25.06.2021)
5. Stein N et al. 2020, https://www.lark.com/wp-content/uploads/2020/05/Lark-1-year-Outcomes-of-AI-based-DPP.pdf (Zugriff: 02.01.2021)
6. Van Rhoon L et al. Digital Health 2020; 6,
https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/2055207620914427
7. Sweet CC et al. J Health Econ Outcomes Res; 7(2): 139-147

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