Wer unter Diabetes leidet, hat keinen konstanten Blutzuckerspiegel, denn die Bauchspeicheldrüse kann den Energiehaushalt des Körpers nicht richtig regulieren. Dadurch können Menschen über- aber auch unterzuckern. Steuern Betroffene dem nicht entgegen, drohen gesundheitliche Schäden bis hin zum Tod.

Mithilfe einer neu entwickelten KI-Lösung wollen das Pharmaunternehmen Roche und der Technologiekonzern IBM Patient:innen künftig besser unterstützen. Für die ändert sich zunächst nicht viel. Ein üblicher CGM (Continuous Glucose Monitoring)-Sensor, der oft am Oberarm der Nutzer:innen klebt, misst kontinuierlich den Blutzuckerspiegel im Körper. Diese Messungen leitet das Gerät dann an eine App weiter.

Hier kommt die KI ins Spiel. Statt einfach nur den aktuellen, leicht verzögerten Blutzuckerspiegel wiederzugeben, zeigt die App auch einen Prognosebereich für die nächsten zwei Stunden an. Zusätzlich soll sie bis zu 30 Minuten vor dem Auftreten einer Unterzuckerung warnen. Vor der Schlafenszeit schätzt die App das Risiko für eine Unterzuckerung den Forschenden zufolge bis zu sieben Stunden im Voraus ein. So können Diabetiker:innen vor dem Einschlafen dem noch vorbeugen.

Dafür verwendet die Anwendung nicht nur die Messungen des Blutzuckerspiegels. User:innen können in der App auch eintragen, was sie gegessen und wie viel Insulin sie gespritzt haben. Diese Eingaben sollen die Genauigkeit der Vorhersagen verbessern. Genauso berechnet die KI den Tageszeitpunkt mit ein.

Um die Zuckerwerte schätzen zu können, haben die Forscher:innen die KI mit Daten von über 250 Patient:innen mit Diabetes der Typen 1 und 2 trainiert. Eingeflossen sind alle Messungen in einem Zeitraum von zwei Monaten. Hier kamen allerdings noch weitere Daten hinzu, die in der App nicht abgefragt werden. „Um final zu einem Produkt zu kommen, müssen wir eine Balance finden“, erklärt Lars Böhm, der als Life Sciences Industry Leader bei IBM das Projekt mit geleitet hat. „Wie viele Inputdaten wollen wir dem Modell geben und wie angenehm ist das Erfassen der Daten im Alltag für den Benutzer?“

Im Endeffekt berechnet das Modell die Prognose anhand von acht Datenpunkten, von denen User:innen nur drei eintragen müssen. Laut der durchgeführten Studie liegt die Fehlerquote der Vorhersagen für die zwei-Stunden-Prognose bei unter fünf Prozent.

Die Predict-App von Accu-Chek ist europaweit als Medizinprodukt zugelassen und in Deutschland verfügbar. User:innen brauchen dafür ein Smartphone mit mindestens Android 11 0der ein iPhone, das mindestens iOS 15.3 installiert hat.