Am 10. Februar 2025 wird deutlich, wie sich die digitale Transformation und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zunehmend im medizinischen Bereich etablieren. Insbesondere die Anwendung von KI in der Traktographie, einer speziellen Bildgebungstechnik, zeigt vielversprechende Fortschritte in der neurologischen Diagnose und Therapie.
Das Gehirn bildet ein komplexes Netzwerk aus Nervenzellen, welche durch Nervenfasern verbunden sind. Diese Verbindungen sind entscheidend für grundlegende Funktionen wie Bewegung, Sprache und Denken. Die Traktographie, die MRT-Scans nutzt, um Nervenbahnen sichtbar zu machen, spielt eine zentrale Rolle bei der Planung von Gehirnoperationen, etwa bei Patienten, die an Epilepsie leiden. Traditionell angewandte Traktographiemethoden beruhen auf mathematischen Modellen, die Nervenbahnen aus MRT-Daten ableiten. Diese Techniken sind jedoch oft fehleranfällig, besonders wenn es um Veränderungen aufgrund von Erkrankungen oder Operationen geht, wie die Universität Bonn berichtet, dass … (Uni Bonn).
Innovationen durch Künstliche Intelligenz
In jüngster Zeit haben moderne KI-Methoden, insbesondere maschinelles Lernen, das Potential, diese bestehenden Probleme zu überwinden. Diese Technologien sind in der Lage, Muster zu erkennen und präzisere Rekonstruktionen zu erstellen. In einer aktuellen Studie wurde die KI-Methode TractSeg getestet, die ursprünglich für gesunde Gehirne trainiert wurde. Die Forschung untersuchte die Anwendung dieser Methode bei Epilepsiepatient*innen nach einer Hemisphärotomie. Obwohl TractSeg in vielen Fällen gute Ergebnisse zeigte, traten auch Herausforderungen auf: Das Modell rekonstruierte in einigen Fällen nicht mehr existierende Nervenbahnen, was als „Halluzinationen“ bezeichnet wird. Zudem wurden bestimmte tatsächliche Nervenbahnen unvollständig oder gar nicht dargestellt.
Um die genannten Probleme anzugehen, wurde eine neue Hybrid-Methode entwickelt, die KI mit traditionellen Verfahren kombiniert. Dieses Vorgehen verbessert die Genauigkeit der Rekonstruktionen erheblich und eliminiert die zuvor erwähnten Halluzinationen. Prof. Dr. Thomas Schultz hebt das Potenzial sowie die Grenzen der KI-gestützten Traktographie im klinischen Kontext hervor. Diese bemerkenswerte Studie wurde durch den TRA-Forschungspreis der Universität Bonn gefördert und stellt eine interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Fachbereichen dar.
Künstliche Intelligenz in der Medizin
Künstliche Intelligenz findet jedoch nicht nur in der Traktographie Anwendung. Sie revolutioniert zunehmend auch andere Bereiche der Medizin, insbesondere die Krebsdiagnostik. Laut der Deutschen Röntgengesellschaft kommen KI-gestützte Technologien in der Radiologie zum Einsatz, um Radiologen bei der Analyse von Bilddaten zu unterstützen. Aktuell sind bereits 700 KI-basierte Medizinprodukte in der radiologischen Diagnostik zugelassen. Zudem ermöglichen Roboterassistenten präzisere, minimalinvasive chirurgische Eingriffe.
Experten erkennen auch das Potenzial für KI-gestützte Wearables, um epileptische Anfälle und andere Gesundheitsprobleme vorherzusagen. Ein Beispiel ist die KI-Software CHARTwatch aus Kanada, die die Rate unvorhersehbarer Todesfälle in einer internistischen Station signifikant gesenkt hat. In Deutschland werden KI-Systeme активно in der Intensivmedizin eingesetzt, um klinische Verschlechterungen frühzeitig zu erkennen. Besonders in der Neurologie zeigen neueste Entwicklungen großes Potenzial: Eine KI-Software konnte etwa zehn unterschiedliche Formen von Demenz erkennen, basierend auf Daten von über 51.000 Personen.
Diese Fortschritte in der KI-Technologie und ihre Integration in verschiedene medizinische Bereiche werfen eine spannende Perspektive auf die Zukunft der Gesundheitsversorgung. Die Verknüpfung großer Datenmengen und die Anwendung intelligenter Algorithmen machen es möglich, Diagnosen zu beschleunigen und Therapieentscheidungen zu optimieren. Die medizinische Schweiz wird bereits heute stark von der Digitalisierung beeinflusst, und KI bleibt auch zukünftig ein Schlüsselbegriff in der medizinischen Praxis, wie Ärzteblatt berichtet.
Die Suche nach effektivem Einsatz von KI ist nicht nur auf Neurologie und Kardiologie beschränkt. Die Begleiterscheinungen der Digitalisierung zeigen ganzheitlich, wie wichtig Datenvernetzung und intelligente Anwendungen in der medizinischen Praxis werden. Die individuelle Anpassung von Therapien sowie die frühzeitige Erkennung von Krankheiten könnten in naher Zukunft durch KI-Anwendungen entscheidend profitieren, wie das Fraunhofer IKS in seinen Forschungen darstellt.
