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KI kann Parkinson anhand von Hinströmen erkennen

Maria Gramsch
Adobe Stock / inspiring.team

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Weltweit leben laut der Parkinson-Stiftung mehr als zehn Millionen Menschen mit der Parkinson-Krankheit. Doch die Diagnosemethoden sind bisher äußerst eingeschränkt. Könnte KI hier Abhilfe schaffen und eine frühzeitige Diagnose von Parkinson ermöglichen? Eine neue Studie ist zu diesem Schluss gekommen.

Allein in den USA leben rund eine Million Menschen mit der Parkinson-Krankheit. Laut der Parkinson-Stiftung wird sich dieses Zahl bis 2030 auf rund 1,2 Millionen steigern. Denn in jedem Jahr erhalten allein in den USA rund 90.000 Menschen die Diagnose Parkinson.

Weltweit leben mehr als zehn Millionen Menschen mit der Parkinson-Krankheit, nur rund vier Prozent davon erhalten ihre Diagnose vor dem 50. Lebensjahr.

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Frühe Diagnosen sind bei der Parkinson-Krankheit also noch sehr selten. Doch durch den Einsatz von KI-Systemen könnte sich das bald ändern, wie die Ergebnisse einer neuen Studie zeigen.

Wie kann KI bei der Diagnose von Parkinson helfen?

Durch eine frühere Diagnose der Krankheit könnte den Betroffenen eine bessere Lebensqualität geboten werden. Und genau hier haben Forscher:innen aus Großbritannien, Dänemark und Australien angesetzt.

Sie haben ein KI-System entwickelt, das die elektrische Aktivität des Gehirns analysieren kann. Diese Hirnströme haben sie zuvor mit der Hilfe von Elektroenzephalogrammen (EEGs) gemessen.

Analysiert das KI-System die Hirnstromdaten aus den Elektroenzephalogrammen, kann es die Parkinson-Krankheit laut den Studienergebnissen mit hoher Genauigkeit erkennen.

Dabei kann die Künstliche Intelligenz auch schon sehr frühe Anzeichen der Parkinson-Krankheit ausmachen. Dies war bisher nicht möglich, da Diagnosen bisher nur auf dem Urteil von Ärzt:innen auf der Grundlage von bereits auftretenden Symptomen sowie medizinischen Tests beruhen.

Mehr Lebensqualität für an Parkinson Erkrankte

Die Forschenden haben ihre Studienergebnisse in einem Paper in der wissenschaftlichen Online-Datenbank ScienceDirect veröffentlicht. Darin heißt es, dass die Ergebnisse dazu beitragen können, „eine wesentliche Technologie für eine effiziente Parkinson-Diagnose zu schaffen“. Dadurch könnten sowohl Patientenversorgung als auch Lebensqualität verbessert werden.

Bei der Parkinson-Krankheit handelt es sich um eine neurologische Erkrankung. Hierbei werden im Laufe der Zeit Nervenzellen im Gehirn so geschädigt, dass sich bei den Patient:innen die motorische Kontrolle reduziert.

Eine frühe Diagnose könnte den Betroffenen daher eine bessere Versorgung ermöglichen. Denn die Analyse der EEG-Scans kann nicht nur das Vorhandensein der Krankheit bestimmen, sondern auch den Schweregrad.

Die Genauigkeit des KI-Modells ist dabei entscheidend. So konnten die Forschenden in zwei Tests Genauigkeitsraten von 99,83 Prozent und 95,79 Prozent erreichen.

„Das vorgeschlagene Modell hat ein vielversprechendes Potenzial als wertvolle und dauerhafte Hilfe für Experten und Kliniker bei der Diagnose der Parkinson-Krankheit“, heißt es in dem Paper. Auch bei Elektrokardiogrammen oder der Elektromyographie könne das KI-System unterstützend zum Einsatz kommen.

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Maria ist freie Journalistin und technische Mitarbeiterin an der Universität Leipzig. Seit 2021 arbeitet sie als freie Autorin für BASIC thinking. Maria lebt und paddelt in Leipzig und arbeitet hier unter anderem für die Leipziger Produktionsfirma schmidtFilm. Sie hat einen Bachelor in BWL von der DHBW Karlsruhe und einen Master in Journalistik von der Universität Leipzig.