Einleitung
Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde und hält zunehmend Einzug in verschiedene Bereiche des Lebens, darunter auch die Medizin. Insbesondere in der Neurologie bietet KI vielversprechende Möglichkeiten für Diagnostik und Therapie. Die Grundlage eines jeden KI-Modells ist die Analyse von Daten. Jeder KI-Algorithmus basiert auf der Analyse von Daten. KI-Modelle sowie aktuelle Forschungen und Anwendungen in der Neurologie geben. Um mittels KI analysiert werden zu können, hat die Neurologie ausreichend große Datenmengen geschaffen, die analysiert werden können.
KI in der neurologischen Diagnostik
Bildgebung
Die neurologische Bildgebung, einschließlich Magnetresonanztomographie (MRT), Computertomographie (CT) und Positronenemissionstomographie (PET), ist ein Eckpfeiler der Diagnose neurologischer Erkrankungen. KI-gestützte Bildanalyse kann Radiologen unterstützen, indem sie subtile Muster und Anomalien erkennt, die für das menschliche Auge schwer zu erkennen sind.
Epilepsie: KI-Algorithmen können MRT-Daten analysieren, um subtile kortikale Dysplasien bei Patienten mit frontaler Lappenepilepsie zu identifizieren. Eine weltweite ENIGMA-Epilepsie-Studie nutzt MRT-Daten, um die Gehirnstruktur bei Epilepsie zu untersuchen. Ganze Gehirn-MRT-Phänotypisierung wird bei Dysplasie-bedingter frontaler Lappenepilepsie eingesetzt. MRT-Datenverarbeitung und maschinelles Lernen können ebenfalls zur Verbesserung der Diagnose beitragen.
Schlaganfall: KI spielt eine entscheidende Rolle bei der akuten Schlaganfallbildgebung. Sie kann zur schnellen Erkennung von Hirnblutungen, zur Beurteilung des ischämischen Kerns und zur Identifizierung von Patienten, die für eine Thrombektomie in Frage kommen, eingesetzt werden. Ein neuartiges Screening-Tool für Schlaganfälle verwendet ein künstliches neuronales Netzwerk. Künstliche Intelligenz wird in der akuten Schlaganfallbildgebung eingesetzt, um die Diagnose zu verbessern. KI kann auch genutzt werden, um die ischämische Schlaganfallbildgebung zu verbessern.
Neuroonkologie: KI-gestützte Bildanalyse kann bei der Diagnose und Behandlungsplanung von Hirntumoren helfen. Sie kann Tumoren segmentieren, ihr Wachstum verfolgen und das Ansprechen auf die Therapie vorhersagen. Auf Texturanalysen basierende KI wurde in einer Machbarkeitsstudie eingesetzt. Künstliche Intelligenz, Radiomics und Deep Learning finden Anwendung in der Neuroonkologie.
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Multiple Sklerose (MS): KI kann verwendet werden, um Läsionen bei MS-Patienten zu erkennen und zu quantifizieren. Sie kann auch verwendet werden, um den Krankheitsverlauf vorherzusagen und das Ansprechen auf die Therapie zu überwachen. KI kann aus Multipler Sklerose gewonnen werden. Digitale Zwillinge werden für Multiple Sklerose entwickelt.
Alzheimer-Krankheit: KI-Algorithmen können PET-Scans analysieren, um Amyloid-Plaques und Tau-Fibrillen zu identifizieren, die Kennzeichen der Alzheimer-Krankheit sind. Sie können auch verwendet werden, um Veränderungen des Hirnvolumens und der Konnektivität zu messen. Maschinelles Lernen und neuartige Biomarker werden für die Diagnose der Alzheimer-Krankheit eingesetzt.
Elektrophysiologie
Elektroenzephalographie (EEG) und Elektrokardiographie (EKG) sind nicht-invasive Techniken zur Messung der elektrischen Aktivität des Gehirns bzw. des Herzens. KI-Algorithmen können diese Signale analysieren, um Anomalien zu erkennen, die auf neurologische Erkrankungen hinweisen können.
Epilepsie: KI kann verwendet werden, um Anfälle im EEG zu erkennen und vorherzusagen. Sie kann auch verwendet werden, um die Anfallsursprungszone zu lokalisieren. KI-gestützte EEG-Interpretation kann die Diagnose verbessern. Eine systematische Analyse und ein Vergleich kommerzieller Software zur Anfallserkennung wurden durchgeführt.
Schlafstörungen: KI kann verwendet werden, um Schlafstadien zu erkennen und Schlafstörungen wie Schlafapnoe und Insomnie zu diagnostizieren. Künstliche Intelligenz wird eingesetzt, um die Schlafmedizin voranzubringen.
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Wearable Devices
Wearable Devices wie Smartwatches und Fitness-Tracker können physiologische Daten wie Herzfrequenz, Aktivitätsniveau und Schlafmuster sammeln. KI-Algorithmen können diese Daten analysieren, um Veränderungen zu erkennen, die auf neurologische Erkrankungen hinweisen können.
Sturzdetektion: Smartwatches können verwendet werden, um Stürze bei älteren Menschen zu erkennen und Notfalldienste zu alarmieren. SmartFall ist ein Smartwatch-basiertes System zur Sturzerkennung mithilfe von Deep Learning.
Parkinson-Krankheit: Wearable Devices können verwendet werden, um Tremor und andere motorische Symptome der Parkinson-Krankheit zu überwachen.
Liquoruntersuchung
Die Untersuchung des Liquors (Gehirn-Rückenmark-Flüssigkeit) kann wichtige Hinweise auf neurologische Erkrankungen liefern. Eine hochdimensionale Technik, die die Expression tausender Gene gleichzeitig auf Einzelzellebene analysiert (single cell RNA sequencing). Hier zeigte sich eine Zunahme von dedifferenzierten Monozyten und „erschöpften“ T-Zellen im Liquor. Weiterhin fiel eine verstärke Interferon-Signatur im Liquor von Neuro-COVID auf, die jedoch im Vergleich zu viralen Enzephalitiden abgeschwächt war.
KI in der neurologischen Therapie
Medikamentenentwicklung
KI kann verwendet werden, um neue Medikamente für neurologische Erkrankungen zu entdecken und zu entwickeln. Sie kann verwendet werden, um potenzielle Medikamentenkandidaten zu identifizieren, ihre Wirksamkeit vorherzusagen und ihre Sicherheit zu bewerten.
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Personalisierte Medizin
KI kann verwendet werden, um Behandlungsentscheidungen für Patienten mit neurologischen Erkrankungen zu personalisieren. Sie kann verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit des Ansprechens eines Patienten auf eine bestimmte Behandlung vorherzusagen und die Behandlung entsprechend anzupassen.
Epilepsie: Big Data kann verwendet werden, um den Ansatz zur Behandlungswahl bei Epilepsie zu verändern.
Migräne: KI kann verwendet werden, um das Ansprechen von Patienten auf eine Behandlung mit OnabotulinumtoxinA bei Migräne vorherzusagen. Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um Medikamentenübergebrauch bei Migränepatienten vorherzusagen.
Neurostimulation
Die Neurostimulation ist eine Technik, bei der elektrische oder magnetische Impulse verwendet werden, um die Aktivität des Gehirns zu modulieren. KI kann verwendet werden, um die Neurostimulation zu optimieren, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.
- Epilepsie: Das RNS® System ist ein hirnreaktives Neurostimulationssystem zur Behandlung von Epilepsie.
Robotik
Robotik kann verwendet werden, um Patienten mit neurologischen Erkrankungen zu rehabilitieren. Robotergestützte Therapien können Patienten helfen, ihre motorischen Fähigkeiten wiederzuerlangen und ihre Lebensqualität zu verbessern.
Herausforderungen und Chancen
Obwohl KI vielversprechend für die Neurologie ist, gibt es auch einige Herausforderungen, die angegangen werden müssen.
Datenqualität und -verfügbarkeit: KI-Algorithmen benötigen große Mengen hochwertiger Daten, um effektiv zu sein. Es besteht ein Bedarf an standardisierten Datenformaten und Datenaustauschplattformen, um die Entwicklung und Validierung von KI-Modellen zu erleichtern.
Interpretierbarkeit: Viele KI-Algorithmen, insbesondere Deep-Learning-Modelle, sind "Black Boxes", was bedeutet, dass es schwierig ist zu verstehen, wie sie zu ihren Vorhersagen gelangen. Dies kann es schwierig machen, den Ergebnissen von KI-Modellen zu vertrauen und sie in der klinischen Praxis einzusetzen.
Ethische und regulatorische Fragen: Der Einsatz von KI in der Neurologie wirft ethische und regulatorische Fragen auf, die angegangen werden müssen. Dazu gehören Fragen der Privatsphäre, der Datensicherheit und der Verantwortlichkeit.
Trotz dieser Herausforderungen bietet KI enorme Chancen für die Neurologie. Durch die Bewältigung dieser Herausforderungen kann KI dazu beitragen, die Diagnose, Behandlung und Prävention neurologischer Erkrankungen zu verbessern.
Ethische Aspekte und Vertrauenswürdigkeit
Die Integration von KI in die Medizin wirft wichtige ethische Fragen auf. Es ist entscheidend, dass KI-Systeme im Gesundheitswesen vertrauenswürdig sind. Dies erfordert Transparenz in den Algorithmen, die Sicherstellung von Datenschutz und Datensicherheit sowie die Vermeidung von Verzerrungen in den Trainingsdaten. Nur so kann das Vertrauen von Patienten und medizinischem Personal in KI-basierte Anwendungen gewährleistet werden.
Ausblick
Die Zukunft der KI in der Neurologie sieht vielversprechend aus. Mit der Weiterentwicklung der KI-Technologie und der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten werden KI-gestützte Tools und Anwendungen in der Neurologie immer leistungsfähiger und allgegenwärtiger werden. KI hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir neurologische Erkrankungen diagnostizieren, behandeln und verhindern, grundlegend zu verändern.
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