Wie Künstliche Intelligenz (KI) Ärztinnen und Ärzte bei der Demenzdiagnose unterstützen kann, zeigte eine Studie US-amerikanischer und chinesischer Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die im Juli 2024 publiziert wurde. Die Forschenden befassten sich mit der Frage, inwiefern KI die Genauigkeit der Demenzdiagnose verbessen kann.
Häufig stellt die exakte Diagnostik einer Demenz eine Herausforderung dar: Denn schreitet der Abbau der geistigen Leistungsfähigkeit voran, kann dies unterschiedliche Ursachen haben. Außerdem können sich Symptome, je nach Art der Demenz, überschneiden. Deshalb ist eine genaue sogenannte Differenzialdiagnose von Demenz „entscheidend für die Verschreibung gezielter therapeutischer Interventionen, die Verbesserung der Behandlungswirksamkeit und die Verlangsamung des Symptomverlaufs“, heißt es in der Studie.
Das KI-Modell, das die Forschenden entwickelten, nutzte „maschinelles Lernen“. Bei dieser Methode wurden große Datenmengen verarbeitet und analysiert, um verschiedene Ursachen zu identifizieren, die zur Entstehung einer Demenz führen können. Zu den Daten gehörten zum Beispiel demografische Angaben, persönliche und familiäre Vorgeschichten, Medikamenteneinnahmen, Laborergebnisse, Ergebnisse aus neuropsychologischen Untersuchungen und Daten aus bildgebenden Verfahren wie Magnetresonanztomographien (MRT). Verarbeitet wurden die Daten von insgesamt 51.269 Teilnehmenden, darunter 19.849 Teilnehmende mit normaler Kognition, 9.357 mit leichten kognitiven Beeinträchtigungen (mild cognitive impairment, MCI) und 22.063 mit Demenz.
Mit der hohen Genauigkeit von 94 Prozent konnten Fachärztinnen und Fachärzte in ihren klinischen, KI-gestützten Beurteilungen besser zwischen normaler Kognition, MCI und Demenz unterscheiden als in Diagnosen, die ohne KI vorgenommen wurden. Mit 96 Prozent war das Ergebnis hinsichtlich der korrekten Unterscheidung der verschiedenen Ursachen für Alzheimer-Demenz, vaskulärer Demenz oder Lewy-Body-Demenz noch präziser. Und in einer zufällig ausgewählten Teilmenge von 100 analysierten Fällen übertraf die KI-gestützte Befundung die Treffsicherheit von Beurteilungen, die Neurologen ohne KI-Einsatz durchgeführt haben, sogar um 26,25 Prozent.
„Künstliche Intelligenz eröffnet bei der Differentialdiagnose von Demenz große Chancen, die Patientenversorgung zu optimieren.“
Florian Weidinger, digiDEM Bayern-Wissenschaftler
Aufgrund der Studienergebnisse sind sich die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sicher, dass die Erkenntnisse frühzeitige Interventionsstrategien unterstützen, den Krankheitsverlauf potenziell verändern und die Behandlungsergebnisse verbessern könnten. „Unser Modell stellt insbesondere einen Fortschritt in diesem Bereich dar, da es die Erkennung gemischter Demenzerkrankungen ermöglicht und somit ein wertvolles Instrument zur Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit in der klinischen Praxis bietet.“
Das KI-Modell habe damit also, „das Potenzial, als Screening-Tool für Demenz in klinischen Umgebungen und Arzneimittelstudien integriert zu werden“, so die Forschenden Zudem würde der Standard der Demenzversorgung erhöht. Dies würde sich insbesondere angesichts des weltweiten demografischen Wandels und eines prognostizierten Fachkräftemangels, der etwa Neurologen, Neuropsychologen und Altenpfleger betreffe, als vorteilhaft erweisen.
Tipp für die Praxis:
Nutzen Sie die Chancen, die neue Technologien wie etwa Künstliche Intelligenz bieten. Denn durch den technischen Fortschritt lassen sich, auch in der Demenzversorgung, bedeutende Verbesserungen erzielen.
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