Künstliche Intelligenz (KI) kann anhand des Gesichtsausdrucks einer Katze erkennen, ob das Tier Schmerzen hat, wie eine aktuelle Studie der TiHo Hannover zeigt. Wir haben mit Koautorin Dr. Alexandra Schütter gesprochen. Schütter ist Diplomate of the European College of Veterinary Anesthesia and Analgesia an der Kleintierklinik der Tiermedizinischen Hochschule Hannover.
Ob ein Tier Schmerzen hat, kann man ihm häufig vom Gesicht ablesen. Für viele Tierarten sind Grimace Scales etabliert. Welche Probleme beim Rating möchten Sie durch KI-Unterstützung lösen?
Alexandra Schütter: Die Variabilität der Ergebnisse ist teils groß, wenn verschiedene Untersucher mithilfe von Grimace scales Schmerzen einschätzen. Ein Rating durch menschliche Untersucher ist immer subjektiv. Wir hoffen, dass durch die KI Objektivität geschaffen wird und der Einfluss des Untersuchers wegfällt. Anders als ein Mensch hat die KI keine Gefühle oder eigenständigen Emotionen, die sie in die Schmerzbewertung einbringt.
Wie könnte die Anwendung in der Praxis zukünftig aussehen?
Top Job:
Schütter: Was vermutlich relativ kurzfristig Realität wird, vielleicht bereits im nächsten Jahr, ist das Schmerzscoring mittels KI in tierärztlichen Praxen und Kliniken. Tierärztinnen und Tierärzte können so einen objektiven Schmerzscore ermitteln und bei stationären Patienten die analgetische Therapie über die Zeit verfolgen und optimieren.
Wäre vorstellbar, dass auch Tierhalter die Systeme nutzen?
Schütter: Vorstellbar ist eine App für Besitzer, die sich unsicher sind, ob ihr Tier an Schmerzen leidet. Die Besitzer könnten Fotos hochladen und die KI gibt eine Einschätzung, ob das Tier Schmerzen hat und einen Tierarzt braucht. Dafür sind wir technisch aber noch nicht weit genug, der erste Schritt wäre die Anwendung durch Tierärzte.
Automatisierte Schmerzerkennung bei Katzen
Was sind die nächsten Schritte bis zur Praxisreife?
Schütter: Noch sind einige technische Probleme zu lösen. Aber weil auch andere Forschungsgruppen an ähnlichen Fragestellungen arbeiten, denke ich, dass ein Tool für Tierärzte schon bald zur Verfügung stehen wird.
Auf der klinischen Seite beschäftigen wir uns momentan noch damit, dass wir nicht hundertprozentig sagen können, ob wir mit den Grimace scales wirklich nur Schmerzen messen und keine anderen Emotionen. Erkennen wir Schmerzen oder erkennen wir Unwohlsein? Übelkeit oder Stress könnten den Score beeinflussen. Das sehen wir auch in der Klinik immer mal wieder: Katzen, zum Beispiel mit Anämie, die eigentlich keine Schmerzen haben, aber dennoch einen Score von 3 oder 4. Wir versuchen gerade, abzuklären, warum. Wir möchten den Anwendern gerne sagen können, wann sie Schmerzen messen und wann es vielleicht eher Stress oder ein Krankheitsgefühl ist.
Für die Anwendung durch den Besitzer wäre das wahrscheinlich gar nicht so relevant. Da soll das Tool eigentlich nur sagen, dem Tier geht es nicht gut und es braucht einen Tierarzt. In der Tierarztpraxis möchte man es aber schon ein bisschen genauer wissen. Deshalb sind wir gerade dabei auszutesten, wie andere Emotionen das Schmerzgesicht verändern können.
Sie haben erstmals gezeigt, dass die Technik auch bei einer heterogenen Population von Katzen funktioniert. Wäre in Zukunft auch eine Anwendung bei anderen Tierarten möglich, für die es bereits Grimace Scales gibt?
Schütter: Im Prinzip sehen wir uns bei den Schmerzgesichtern, egal ob Labornager, Katze, Pferd, Schwein oder Schaf, immer ähnliche Punkte an: die Ohrstellung, den Bereich ums Auge und das Maul. Ich denke, dass es auch für andere Tierarten durchaus möglich sein sollte, das durch eine KI erkennen zu lassen. Gerade Pferde oder Mäuse haben je eine recht einheitliche Kopfform, da sollte das gut möglich sein. Eine Herausforderung sind Hunde, denn bei denen gibt es eine große Variabilität, zum Beispiel bei Schnauzenlänge und Ohrform.
Künstliche Intelligenz in der Veterinärpathologie
Kann KI dazu beitragen, Tierwohl und -gesundheit zu verbessern? Wo sehen Sie generell Chancen und Herausforderungen?
Schütter: Der große Vorteil ist die Standardisierung, also dass der Einfluss des einzelnen Untersuchers beim Rating wegfällt. Und wenn Besitzer selbst Schmerzen scoren, gehen vielleicht einige eher zum Tierarzt. Große Vorteile könnte eine Schmerzerkennung durch eine KI als Screening auch haben, wenn es um sehr viele Tiere geht wie in der Nutztierhaltung oder bei Labornagern. Ein KI-Monitoring könnte man wahrscheinlich über 24 Stunden machen, als Mensch beobachtet man die Tiere immer nur innerhalb eines kleinen Zeitfensters. Mithilfe einer KI könnte man ohne viel Personal eher erkennen, welche Tiere Hilfe brauchen.
Ein Risiko ist, dass wir je nach KI-Modell oft nicht genau wissen, wie die KI zu ihren Ergebnissen kommt. Bei einer Black Box müssen wir wirklich immer gegenprüfen, ob wir überhaupt das herausbekommen, was wir möchten.
Schließlich müsste eine Anwendung für Tierbesitzer wirklich gut erprobt sein. Sonst wäre denkbar, dass einige Besitzer sich übertriebene Sorgen machen, weil die KI sagt, ihr Tier hätte Schmerzen. Oder umgekehrt ohne Rücksprache mit dem Tierarzt ein Analgetikum absetzen, weil die KI sagt, das Tier ist schmerzfrei.
Ich denke, Schmerzerkennung durch eine KI kann für Diagnose und Therapieverlauf hilfreich sein. Aber im Moment arbeiten KI nicht so, dass man sagen sollte: Man nutzt das als einzige Wahrheit. Gerade weil es so einen Hype darum gibt, muss man aufpassen, dass man die KI nicht überschätzt sondern einfach wie ein Diagnostiktool einsetzt, wie Röntgen oder Ultraschall.
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