Validierung KI-basierter Verfahren in der mikrobiologischen Diagnostik : Ein Vergleich zwischen automatisierter und manueller Auswertung nach EUCAST-Standards bei Resistenzprüfungen

Abstract

Einleitung: Antimikrobielle Resistenzen stellen eine globale gesundheitliche Herausforderung dar. Um diese zu bewältigen, ist eine zeitnahe mikrobiologische Diagnostik der passenden Antibiotika erforderlich. Für das vom Fachkräftemangel betroffene Laborpersonal können die KI-gestützten Automatisierungen eine Alternative zur manuellen Hemmhofmessung darstellen. Ziel dieser Arbeit war die Evaluierung und Validierung des Zone Reading Analysis Moduls des Automated Plate Assessment System (APAS Independence) der Firma Clever Culture Systems nach Standards des European Committee on Antimicrobial Susceptibility Testing (EUCAST). Methodik: Es wurde ein prospektiver, gepaarter Methodenvergleich mit 95 Proben (658 Agarplatten) aus der Routinediagnostik sowie ATCC-Stämmen durchgeführt. Als Referenzmethode diente die manuelle Messung mittels Lineal. Analysiert wurden die Millimeterabweichungen, die S-, I- und R-Interpretationen nach EUCAST und das daraus resultierende Categorical Agreement sowie die Very Major Errors, Major Errors und Minor Errors. Ergänzend wurde eine explorative Prozess- und Kostenanalyse durchgeführt. Ergebnisse: Die 2.622 ausgewerteten Antibiotikaplättchen weisen eine hohe Übereinstimmung von 95,23 % und geringe Fehlerraten von 1,33 % bei Very Major Errors und 1,53 % bei Major Errors auf. Allerdings zeigte sich eine hohe Rate an manuellen Nachkontrollen (79,03 %) und bei Einzelkolonien innerhalb der Hemmhöfe lag keine vollständige und korrekte automatisierte Erkennung durch das APAS Independence vor. Diskussion: Das APAS Independence weist eine hohe diagnostische Übereinstimmung auf. Weiterführende Studien sollten unter anderem die korrekte Detektion von Einzelkolonien durch das APAS Independence und den daraus resultierenden Einfluss auf schwerwiegende Fehler untersuchen. Die explorative Kostenanalyse zeigt ein erstes Einsparpotenzial bei den Personalkosten, das in zukünftigen Studien tiefer aufgegriffen werden sollte.