Neurodegenerative Erkrankungen wie z. B. Alzheimer werden mit charakteristischen Veränderungen im Gehirn assoziiert, die auf MRT-Aufnahmen (Magnetresonanztomographie) erkannt werden können. Diese auf dem Bild zu identifizieren, erfordert neben Zeit, Erfahrung und Konzentration allerdings ein gutes dreidimensionales Vorstellungsvermögen, da es sich bei MRT-Bildern um zweidimensionale Schichtaufnahmen handelt.
In der Klinik für psychosomatische Medizin und Psychotherapie forschen Prof. Stefan Teipel und Dr. Martin Dyrba gemeinsam mit dem Deutschen Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen unter anderem an der Früherkennung von Alzheimer. Dr. Dyrba hat eine KI-gestützte Software entwickelt, die typische Veränderungen des Gehirns zu erkennen vermag (Dyrba, M., Hanzig, M., Altenstein, S. et al.Improving 3D convolutional neural network comprehensibility via interactive visualization of relevance maps: evaluation in Alzheimer’s disease. Alz Res Therapy 13, 191 (2021). https://doi.org/10.1186/s13195-021-00924-2).
Mit Hilfe einer neuronalen Netzwerkarchitektur werden MRT-Aufnahmen analysiert und die Ergebnisse in einer graphischen Oberfläche übersichtlich zur Verfügung gestellt. Fachpersonal kann so wie gewohnt durch die Schichtaufnahmen navigieren und bekommt auffällige Bereiche durch eine farbliche Markierung angezeigt.
Das Programm ist aktuell nur für Forschungszwecke verwendbar und bietet ein großes Potential für künftige Projekte im Bereich der Früherkennung von Demenzerkrankungen.
Zur Veranschaulichung hat Dr. Dyrba einen Demonstrator erstellt, über den anhand von Beispieldaten die Anwendung nachvollzogen werden kann.
Eine ausführliche Anleitung finden Sie hier: https://explaination.net/demo/
KI im Gesundheitswesen
Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in der Gesundheitsbranche birgt ein erhebliches Potential – sowohl im Bereich der Patientenversorgung als auch für den Arbeitsalltag und die Entwicklung innovativer Forschungsmethoden.
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