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Artificial intelligence in allergology: A Position Paper of the German Society of Allergology and Clinical Immunology (DGAKI), Ärzteverband Deutscher Allergologen (AeDA) and German Society of Pediatric Allergology and Environmental Medicine (GPA): Part 1.
Allergologie 49, 531-552 (2026)
Hintergrund: Künstliche Intelligenz (KI) macht in der Medizin rasante Fortschritte, doch ihre Verankerung in die klinische und wissenschaftliche Praxis der Allergologie ist nach wie vor überschaubar. Angesichts der Heterogenität allergischer Erkrankungen und der Komplexität der Integration klinischer, umweltbezogener und molekularer Daten ist eine strukturierte Bewertung erforderlich. Dieser erste Teil eines gemeinsamen Positionspapiers, das von deutschen allergologischen Gesellschaften und Verbänden unter der Leitung der DGAKI erarbeitet wurde, zielt darauf ab, eine konzeptionelle und klinische Grundlage für KI-Anwendungen in der Allergologie zu schaffen.
Methoden: Das Positionspapier basiert auf einer narrativen Literaturrecherche und einem strukturierten Einbringen von Experten-Beiträgen. Die Erstellung erfolgte unter Berücksichtigung der AGREE-II-Prinzipien. Teil I umfasst die Kapitel 1 – 4 und beinhaltet die Einleitung, die Methodik, eine KI-Taxonomie sowie eine Übersicht zu ausgewählten frühen Anwendungsbereichen.
Ergebnisse: KI wird als ergänzendes Instrument zur Unterstützung des klinischen Denkprozesses und der individualisierten Entscheidungsfindung konzeptualisiert. Dieses Positionspapier unterscheidet zwischen klassischen statistischen Ansätzen einerseits und maschinellem Lernen, Deep Learning, Bildverarbeitungsmodellen und großen Sprachmodellen andererseits und betont deren komplementäre Rollen. Zu den wichtigsten Anwendungsbereichen zählen Umweltanalytik (zum Beispiel automatisierte Pollenüberwachung und -vorhersage), bildbasierte Klassifizierungssysteme, klinische Entscheidungsunterstützung für Diagnostik und Therapie sowie neu entstehende patientenorientierte Tools. In all diesen Bereichen kann KI die diagnostische Genauigkeit verbessern und die Integration heterogener Daten ermöglichen. Zu den Limitierungen zählen eingeschränkte Verallgemeinbarkeit, Verzerrungen, begrenzte Erklärbarkeit sowie regulatorische und datenschutzrechtliche Herausforderungen.
Fazit: Die Rolle der KI in der Allergologie wird definiert, ihre methodische Grundlage erläutert und erste Anwendungsbereiche hervorgehoben. Zusammen bilden diese Elemente einen Rahmen für eine evidenzbasierte und patientenorientierte Integration, die menschliche Aufsicht, eine solide wissenschaftliche Validierung und regulatorische Abstimmung erfordert.
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Publikationstyp
Artikel: Journalartikel
Dokumenttyp
Positionspapier
Schlagwörter
Allergology ; Artificial Intelligence ; Cdss ; Environmental Analytics ; Immunology ; Machine Learning ; Patient Education
ISSN (print) / ISBN
0344-5062
e-ISSN
0344-5062
Zeitschrift
Allergologie
Quellenangaben
Band: 49,
Heft: 10,
Seiten: 531-552
Verlag
Dustri
Begutachtungsstatus
Peer reviewed
Institut(e)
Institute of Allergy Research (IAF)