26. internationale Aids-Konferenz 2026 in Rio de Janeiro
Beitrag von Walter Ceron

Künstliche Intelligenz (KI) etabliert sich zunehmend als neues Hilfsmittel zur Prävention, Früherkennung und Behandlung von HIV. An einer diesem Thema gewidmeten Sitzung an der Internationalen Aids-Konferenz stellten mehrere Forschungsteams konkrete Anwendungsbeispiele für KI vor und betonten dabei, dass sie das medizinische Fachpersonal niemals ersetzen werde. Ihre Aufgabe besteht darin, klinische Entscheidungen zu verbessern, Personen, die Unterstützung benötigen, schneller zu identifizieren und den Einsatz der verfügbaren Ressourcen zu optimieren.

Eines der bemerkenswertesten Projekte befasste sich mit der Prävention der Mutter-Kind-Übertragung von HIV. Forscher haben ein KI-Modell entwickelt, das bereits vor der Geburt das Risiko einer Virusübertragung auf das Neugeborene abschätzen kann. Das Modell berücksichtigt verschiedene klinische Parameter, darunter den Zeitpunkt des Beginns der antiretroviralen Therapie, die Viruslast, die CD4-Zellzahl und die Therapietreue. Die Forschenden haben gezeigt, dass diese Informationen nicht nur die Identifizierung der Schwangerschaften mit dem höchsten Risiko ermöglichen, sondern auch die Umsetzung gezielter Massnahmen, die das Übertragungsrisiko deutlich senken können.

Ein zweiter Vortrag befasste sich mit dem Einsatz von KI zur Identifizierung von Personen, bei denen eine sexuell übertragbare Infektion (STI) diagnostiziert wurde und die ein hohes Risiko haben, sich mit HIV zu infizieren. Die Forscher betonten jedoch, dass die technische Qualität des Modells nur einen Teil der Herausforderung ausmacht. Die Akzeptanz durch die betroffenen Gemeinschaften ist ebenso wichtig. Interviews mit LGBTQ+-Personen brachten Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Vertraulichkeit und der Gefahr der Stigmatisierung zutage. Die Teilnehmenden betonten, dass diese Instrumente nur dann ihren vollen Sinn entfalten, wenn sie zu einem erleichterten Zugang zu Tests, PrEP oder anderen Präventionsangeboten führen.

In der Sitzung wurde auch der Einsatz von KI zur automatisierten Auswertung von Lungenröntgenaufnahmen bei der Tuberkulose-Früherkennung bei Menschen mit HIV thematisiert. Die Referierenden wiesen darauf hin, dass die Leistungsfähigkeit eines Algorithmus stark von der für seine Entwicklung verwendeten Population abhängt und dass die Modelle speziell bei Menschen mit HIV validiert werden müssen, um Fehldiagnosen zu vermeiden.

Schliesslich wurden mehrere Innovationen rund um vernetzte Selbsttests vorgestellt. Anhand eines mit einem Smartphone aufgenommenen Fotos kann die künstliche Intelligenz das Ergebnis eines HIV-Selbsttests automatisch auswerten und die betroffene Person sofort an die entsprechenden Stellen weiterleiten. Die Forscher sehen darin eine Möglichkeit, die Früherkennung und die Anbindung an die Gesundheitsversorgung zu verbessern, insbesondere in Kontexten, in denen der Zugang zu Gesundheitseinrichtungen nach wie vor eingeschränkt ist.

Eine nachvollziehbare und verantwortungsbewusste KI

Über die technischen Leistungen hinaus zog sich eine Botschaft durch die gesamte Sitzung: Künstliche Intelligenz muss ein Instrument zur Entscheidungsunterstützung bleiben und darf kein Ersatz für das klinische Urteilsvermögen sein. Die Referierenden betonten die Notwendigkeit, transparente Modelle zu entwickeln, die ihre Vorhersagen erklären können und gleichzeitig den Datenschutz sowie die Einbeziehung der betroffenen Gemeinschaften gewährleisten. Dieser Ansatz erscheint heute als wesentliche Voraussetzung für die nachhaltige Integration der KI in die HIV-Präventions- und Versorgungsdienste.