Gesundheit heute
Schilddrüsendiagnostik
Schilddrüsenultraschall: Die Ultraschalluntersuchung ist aus der Schilddrüsendiagnostik nicht mehr wegzudenken und wird teilweise auch bereits in der Hausarztpraxis durchgeführt. Sie erlaubt eine präzise Größenschätzung der Schilddrüse, aber auch Knoten und Tumoren lassen sich gut erkennen.
Schilddrüsen-Feinnadelbiopsie: Diagnoseverfahren zur Klärung nicht eindeutiger Befunde. Unter Ultraschallkontrolle wird aus der verdächtigen Region mit einer dünnen Hohlnadel eine Probe entnommen und feingeweblich untersucht.
Schilddrüsenszintigrafie: In einer nuklearmedizinischen Abteilung erhält der Patient intravenös eine geringe Dosis einer radioaktiv markierten Substanz (Radionuklid, hier das Technetium), die von der Schilddrüse wie Jod in die Zellen aufgenommen wird. Aufnahmen der Schilddrüse mit einer speziellen Kamera (Scanner oder Gammakamera) zeigen Gebiete mit erhöhter Radionuklidspeicherung (warme bzw. heiße Knoten) oder fehlender Speicherung (kalte Knoten).
Heiße Knoten bilden deutlich mehr Schilddrüsenhormone als das restliche Gewebe und sind manchmal für eine Schilddrüsenüberfunktion verantwortlich. Jeder nicht speichernde, kalte Knoten ist krebsverdächtig und muss mit einer Gewebeentnahme (Feinnadelbiopsie) weiter abgeklärt werden, da er ein hohes Risiko birgt, bösartig zu sein.
Suppressionsszintigrafie: Sie wird eingesetzt, um den hormonellen Regelkreis der Hypophyse zu prüfen, und schließt sich gegebenenfalls an eine Schilddrüsenszintigrafie an. Durch die Gabe von Schilddrüsenhormonen über einige Tage wird eine kurzfristige künstliche Überfunktion erzeugt. Dies führt über eine verringerte Ausschüttung von TSH zu einer verminderten Radionuklidaufnahme des normalen Schilddrüsengewebes im Szintigramm. Dagegen speichern autonome Bezirke, die sich der Kontrolle durch das übergeordnete TSH entziehen (hormoneller Funktionstest), das Radionuklid ebenso stark wie im Ausgangszintigramm.
Sagt uns bald unser Handy, ob wir an einem Typ-2-Diabetes leiden?
Diabetes an der Stimme erkennen
KI als Gesundheitswächter
Künstliche Intelligenz könnte dabei helfen, Menschen mit einem bisher nicht diagnostizierten Diabetes zu erkennen. Dabei werden keine Körperflüssigkeiten wie Blut oder Urin benötigt – die Stimme der Betroffenen reicht offenbar aus.
Über 18 000 Sprachaufnahmen analysiert
Menschen mit einem Diabetes sprechen offenbar anders als Menschen, die nicht an der Stoffwechselerkrankung leiden. Das ist das Ergebnis einer US-amerikanische Studie mit 267 Männern und Frauen, von denen 192 einen Diabetes mellitus Typ 2 aufwiesen.
Alle Teilnehmenden sprachen über zwei Wochen hinweg bis zu sechs Mal am Tag den gleichen Satz in ihr Smartphone („Hello, how are you? What is my glucose level right now?“). Eine App nahm die Sätze auf und speicherte sie. Schlussendlich konnte das Forscherteam über 18 000 Sprachaufnahmen auswerten.
KI erkannte neun von zehn Diabetiker*innen
Dabei offenbarten sich bemerkenswerte Unterschiede in den Stimm-Mustern von Menschen mit und ohne Typ-2-Diabetes, berichten die Forschenden. Anhand von 14 Stimmmerkmalen wie z.B. Zittern, Tonhöhe oder Flimmern entwickelten sie ein KI-Modell zur Vorhersage eines Typ-2-Diabetes. Einflüsse wie Alter und Gewicht schlossen sie dabei aus.
Dieses KI-Modell erwies sich als überaus treffsicher: Es war in der Lage, mit einer knapp 90-prozentigen Genauigkeit Typ-2-Diabetiker*innen anhand der Sprache zu erkennen, sowohl bei Frauen als auch bei Männern.
Unkomplizierte Früherkennung
Natürlich ist bei der Diagnose eines Typ-2-Diabetes die Ärzt*in nicht durch ein Smartphone ersetzbar, betont das Forscherteam. Allerdings gibt es weltweit schätzungsweise 175 Millionen unerkannte Diabetiker*innen. Würde das KI-Modell in ein Smartphone integriert, könnten Betroffene auf die Möglichkeit einer Erkrankung hingewiesen und der Besuch einer Arztpraxis zur Abklärung empfohlen werden.