{"id":42784,"date":"2025-04-15T11:55:00","date_gmt":"2025-04-15T09:55:00","guid":{"rendered":"https:\/\/digidem-bayern.de\/?p=42784"},"modified":"2025-04-15T12:00:39","modified_gmt":"2025-04-15T10:00:39","slug":"wie-ki-die-demenzdiagnose-unterstuetzen-kannvorausschauende-planung-digital-foerdern","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/digidem-bayern.de\/en\/wie-ki-die-demenzdiagnose-unterstuetzen-kannvorausschauende-planung-digital-foerdern\/","title":{"rendered":"Wie KI die Demenzdiagnose unterst\u00fctzen kann"},"content":{"rendered":"

Wie K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) \u00c4rztinnen und \u00c4rzte bei der Demenzdiagnose unterst\u00fctzen 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. <\/p>\n\n\n\n

H\u00e4ufig stellt die exakte Diagnostik einer Demenz eine Herausforderung dar: Denn schreitet der Abbau der geistigen Leistungsf\u00e4higkeit voran, kann dies unterschiedliche Ursachen haben. Au\u00dferdem k\u00f6nnen sich Symptome, je nach Art der Demenz, \u00fcberschneiden. Deshalb ist eine genaue sogenannte Differenzialdiagnose von Demenz \u201eentscheidend f\u00fcr die Verschreibung gezielter therapeutischer Interventionen, die Verbesserung der Behandlungswirksamkeit und die Verlangsamung des Symptomverlaufs\u201c, hei\u00dft es in der Studie. <\/p>\n\n\n\n

Das KI-Modell, das die Forschenden entwickelten, nutzte \u201emaschinelles Lernen\u201c. Bei dieser Methode wurden gro\u00dfe Datenmengen verarbeitet und analysiert, um verschiedene Ursachen zu identifizieren, die zur Entstehung einer Demenz f\u00fchren k\u00f6nnen. Zu den Daten geh\u00f6rten zum Beispiel demografische Angaben, pers\u00f6nliche und famili\u00e4re 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 Beeintr\u00e4chtigungen (mild cognitive impairment, MCI) und 22.063 mit Demenz. <\/p>\n\n\n\n

Mit der hohen Genauigkeit von 94 Prozent konnten Fach\u00e4rztinnen und Fach\u00e4rzte in ihren klinischen, KI-gest\u00fctzten\u00a0Beurteilungen\u00a0besser\u00a0zwischen normaler Kognition, MCI und Demenz unterscheiden als in\u00a0Diagnosen, die ohne KI vorgenommen wurden. Mit 96 Prozent war das Ergebnis hinsichtlich der korrekten Unterscheidung der verschiedenen Ursachen f\u00fcr Alzheimer-Demenz, vaskul\u00e4rer Demenz oder Lewy-Body-Demenz noch pr\u00e4ziser.\u00a0Und in einer zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hlten Teilmenge von 100 analysierten F\u00e4llen \u00fcbertraf die KI-gest\u00fctzte\u00a0Befundung\u00a0die Treffsicherheit von Beurteilungen, die Neurologen ohne KI-Einsatz durchgef\u00fchrt haben, sogar um 26,25 Prozent.<\/p>\n\n\n\n

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\u201eK\u00fcnstliche Intelligenz er\u00f6ffnet bei der Differentialdiagnose von Demenz gro\u00dfe Chancen, die Patientenversorgung zu optimieren<\/strong><\/strong><\/strong>.<\/strong><\/span>\u201c<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Florian Weidinger, digiDEM Bayern-Wissenschaftler<\/strong><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Aufgrund der Studienergebnisse sind sich die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sicher, dass die Erkenntnisse fr\u00fchzeitige Interventionsstrategien unterst\u00fctzen, den Krankheitsverlauf potenziell ver\u00e4ndern und die Behandlungsergebnisse verbessern k\u00f6nnten. \u201eUnser Modell stellt insbesondere einen Fortschritt in diesem Bereich dar, da es die Erkennung gemischter Demenzerkrankungen erm\u00f6glicht und somit ein wertvolles Instrument zur Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit in der klinischen Praxis bietet.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Das KI-Modell habe damit also, \u201edas Potenzial, als Screening-Tool f\u00fcr Demenz in klinischen Umgebungen und Arzneimittelstudien integriert zu werden\u201c, so die Forschenden Zudem w\u00fcrde der Standard der Demenzversorgung erh\u00f6ht. Dies w\u00fcrde sich insbesondere angesichts des weltweiten demografischen Wandels und eines prognostizierten Fachkr\u00e4ftemangels, der etwa Neurologen, Neuropsychologen und Altenpfleger betreffe, als vorteilhaft erweisen.<\/p>\n\n\n\n

Tipp f\u00fcr die Praxis:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Nutzen Sie die Chancen, die neue Technologien wie etwa K\u00fcnstliche Intelligenz bieten. Denn durch den technischen Fortschritt lassen sich, auch in der Demenzversorgung, bedeutende Verbesserungen erzielen.<\/p>\n\n\n\n

Hier gelangen Sie zur Studie.<\/a><\/p>\n\n\n\n

digiDEM Bayern entwickelt digitale Angebote f\u00fcr Menschen mit kognitiven Einschr\u00e4nkungen und Demenz sowie f\u00fcr pflegende An- und Zugeh\u00f6rige und ehrenamtliche Helfende und stellt die Angebote auf digiDEM-Bayern.de<\/a> zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n\n\n\n

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Nutzen Sie auch unseren digitalen Fragebogen „digiDEM Bayern DEMAND\u00ae“ und empfehlen Sie ihn weiter. Er hilft pflegenden An- und Zugeh\u00f6rigen, die eigenen Versorgungsbedarfe zu erkennen, wenn der Pflegebedarf von Menschen mit Demenz steigt. Hier gelangen Sie zum Fragebogen „digiDEM Bayern DEMAND\u00ae“.<\/a><\/p>\n\n\n\n

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