Künstliche Intelligenz im Diabetes-Management

Künstliche Intelligenz im Diabetesmanagement: Von der retrospektiven Analyse zur prädiktiven Versorgung

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) markiert einen nächsten Schritt in der personalisierten Diabetestherapie: weg von der reaktiven Kontrolle hin zu einem vorausschauenden, personalisierten Glukosemanagement. Moderne CGM-Systeme wie Accu-Chek SmartGuide können heute nicht nur Glukoseverläufe dokumentieren, sondern auch individuelle Risikomuster erkennen – und darauf aufbauend Prognosen für die nächsten Stunden liefern.

Warum prädiktives Glukosemanagement?

Klassische CGM-Systeme unterstützen durch Trendpfeile und Alarme primär ein reaktives Verhalten. Die KI-gestützte Lösung von Accu-Chek SmartGuide geht weiter: Sie analysiert kontinuierlich¹ generierte Sensordaten im Kontext individueller Faktoren – etwa Insulinabgaben, Mahlzeiten, Tageszeit oder Aktivität – und leitet daraus personalisierte Glukoseverläufe ab.

Diese prädiktiven Funktionen adressieren klinisch relevante Herausforderungen wie:  

• Hypoglykämie -Wahrnehmungsstörungen
• nächtliche Hypoglykämien mit Auswirkungen auf Schlafqualität
• Hypo-Angst und damit verbundenes Vermeidungsverhalten
• hohe Glukosevariabilität trotz CGM-Nutzung

Ziel ist eine verbesserte Planbarkeit im Alltag und ein proaktiveres Selbstmanagement – gerade für vulnerable Gruppen.

KI-gestützte Prädiktionsfunktionen

Die Accu-Chek SmartGuide CGM-Lösung bietet in Verbindung mit der Accu-Chek Predict App, die gemeinsam mit IBM entwickelt wurde, Prädiktionsfunktionen für ein proaktives Diabetesmanagement^2,3,4. Es werden Machine-Learning-Modelle verwendet, um drei Prognosearten bereitzustellen:

1. Vorhersage für niedrigen Glukosewert (30 Minuten)

Informiert über einen zu erwartenden niedrigen Glukosewert innerhalb der nächsten 30 Minuten und schlägt geeignete Maßnahmen zur Stabilisierung vor. In Simulationsdaten konnte diese Funktion die Zeit im hypoglykämischen Bereich signifikant reduzieren.⁴ Besonders hilfreich für Menschen mit eingeschränkter Hypoglykämie-Wahrnehmung oder ausgeprägter Hypoglykämie-Angst. Standardmäßig aktiv, erlaubt individuell einstellbare Grenzwerte (60–100 mg/dl).

2. Glukosevorhersage (2 Stunden)

Liefert eine gut verständliche grafische Darstellung des erwarteten Glukoseverlaufs der nächsten 2 Stunden. Kombiniert Echtzeitwerte mit dokumentierten Faktoren wie Insulin- und Kohlenhydrataufnahme. Entscheidungen über Dosierung, Ernährung oder Bewegung können so erleichtert werden. Hilfreich gerade in Alltagssituationen mit geforderter erhöhter Aufmerksamkeit – etwa beim Autofahren.

3. Vorhersage für nächtliche Unterzuckerung (7 Stunden)

Ermöglicht auf Basis historischer Daten, Tageszeit und vorheriger Messwerte eine zuverlässige Vorhersage des Risikos für nächtliche Hypoglykämien innerhalb der kommenden 7 Stunden. Diese Information kann Betroffenen helfen, vor dem Schlafengehen gezielte Maßnahmen zu ergreifen – etwa noch einen geeigneten Snack einzunehmen. Lässt sich flexibel an die individuelle Schlafenszeit anpassen.

Das System wurde mithilfe realer Nutzungsdaten (u. a. aus der PREDICT-Studie) sowie durch Digital-Twin-Technologie modelliert und validiert. Die prädiktiven Algorithmen zeigen hohe Übereinstimmung mit den real gemessenen Verläufen (z. B. 99,8 % Übereinstimmung im Consensus Error Grid für die 30-Minuten-Vorhersage).⁵

Klinischer Nutzen in der Versorgung

KI-gestützte CGM-Systeme wie Accu-Chek SmartGuide CGM-Lösung bieten folgende potentielle Vorteile für das Diabetesmanagement:⁵

• Zeit im hypoglykämischen Bereich könnte signifikant reduzieren werden, ohne die Wahrscheinlichkeit einer Hyperglykämie zu erhöhen
• subjektives Sicherheitsgefühl könnte gesteigert werden, insbesondere nachts
• Therapieadhärenz könnte verbessert werden durch frühzeitige Warnungen und konkrete Handlungsempfehlungen
• Betreuung könnte strukturiert werden, etwa durch Integration in Dokumentations- und Auswertungsplattformen (z. B. AGP-Berichte, Accu-Chek Care)

Ausblick und Perspektive

Die Einführung prädiktiver Funktionen markiert einen Meilenstein – und zugleich den Auftakt zu einer neuen Ära im Diabetesmanagement. Perspektivisch ermöglichen KI-basierte Systeme personalisierte Entscheidungsunterstützung („Digital Therapeutics“) und automatisierte Insulinanpassungen – auch jenseits vollautomatisierter Therapien. Glukoseprädiktion ist damit keine Zukunftsvision mehr, sondern Teil einer zunehmend individualisierten Diabetestherapie.

FAQS – Häufige Fragen aus der Praxis

Quellen