KI hilft Ärzten bei der Interpretation eines wichtigen Gehirntests

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Von Dennis Thompson HealthDay Reporter

MITTWOCH, 31. Juli 2024 – Künstliche Intelligenz verleiht dem altmodischen EEG-Gehirnscan neuen Glanz und erhöht den potenziellen Nutzen des jahrhundertealten medizinischen Tests, heißt es in einem neuen Bericht.

Das EEG oder Elektroenzephalogramm verfolgt die Gehirnaktivität über ein Dutzend oder mehr Elektroden, die an der Kopfhaut angebracht sind. Es wird häufig verwendet, um Epilepsie.

Aber die Wellen des Tests sind schwer zu interpretieren, weshalb Ärzte auf andere, teurere Optionen wie MRT- oder CT-Scans zurückgegriffen haben, um frühe Anzeichen von Demenz und Alzheimer zu erkennen, sagten Forscher.

Allerdings Laut einer neuen Studie kann der KI beigebracht werden, in EEGs nach abnormalen Gehirnmustern zu suchen, die zu subtil sind, als dass Menschen sie erkennen könnten.

KI-gesteuerte EEGs könnten Ärzten eines Tages dabei helfen, zwischen verschiedenen kognitiven Krankheiten wie Alzheimer oder Lewy-Körper-Demenz zu unterscheiden, schreiben Forscher in der Zeitschrift Brain Communications.

„In diesen Gehirnwellen stecken viele medizinische Informationen.“ über die Gesundheit des Gehirns im EEG“, leitender Forscher Dr. David Jones, Direktor des Mayo Clinic Neurology AI Program, sagte in einer Pressemitteilung. „Es ist bekannt, dass sich diese Wellen verlangsamen und bei Menschen mit kognitiven Problemen etwas anders aussehen.“

Für die Studie ließen Forscher im Laufe eines Jahrzehnts EEG-Daten von mehr als 11.000 Patienten analysieren, die den Scan in der Mayo Clinic erhielten.

Der KI wurde beigebracht, komplexe Gehirnwellenmuster zu vereinfachen und suchen Sie nach spezifischen Mustern, die für kognitive Probleme charakteristisch sind.

„Es war bemerkenswert, wie die Technologie dabei half, schnell EEG-Muster zu extrahieren, im Vergleich zu herkömmlichen Messungen von Demenz wie kognitiven Tests am Krankenbett, Flüssigkeitsbiomarkern und Bildgebung des Gehirns“, leitender Forscher Dr. Wentao Li, ein Mitarbeiter der Mayo Clinic für klinische Verhaltensneurologie, sagte in einer Pressemitteilung.

Diese Art der computergestützten Analyse könnte die Bemühungen von Ärzten zur Interpretation von EEG-Messwerten verstärken, sagte Jones.

„Eine gängige Methode zur Quantifizierung von Mustern in medizinischen Daten ist derzeit die Expertenmeinung. Und woher wissen wir, dass die Muster vorhanden sind? Weil dieser Experte Ihnen sagt, dass sie vorhanden sind“, sagte Jones. „Aber jetzt, mit KI und maschinellem Lernen, sehen wir nicht nur Dinge, die der Experte nicht sehen kann, sondern wir können die Dinge, die er sieht, auch genau beziffern.“

Bei EEGs wäre das nicht der Fall Ersetzen Sie zwangsläufig andere Arten von Untersuchungen wie MRTs, PET- oder CT-Scans, sagten Forscher.

Aber EEGs sind allgemeiner verfügbar, kostengünstiger und weniger invasiv als die anderen Tests. Sie benötigen beispielsweise keine Röntgenstrahlen oder Magnetfelder, um die Gehirnaktivität zu scannen.

Ein auf KI basierendes EEG könnte ein kostengünstigeres und zugänglicheres Werkzeug zur Früherkennung von Gehirnproblemen in Gemeinden ohne einfachen Zugang bieten zu Spezialkliniken und High-Tech-Geräten, sagte Jones.

„Es ist wirklich wichtig, Gedächtnisprobleme frühzeitig zu erkennen, noch bevor sie offensichtlich sind“, sagte er. „Wenn wir frühzeitig die richtige Diagnose stellen, können wir den Patienten die richtige Perspektive und die beste Behandlung bieten. Die Methoden, die wir in Betracht ziehen, könnten eine kostengünstigere Möglichkeit sein, Menschen mit frühem Gedächtnisverlust oder Demenz zu identifizieren, verglichen mit den aktuellen Tests, die wir haben, wie z. B. Tests der Rückenmarksflüssigkeit.“ , Gehirnglukosescans oder Gedächtnistests.“

Es wird mehrere Jahre zusätzlicher Forschung erfordern, um die KI zu verfeinern und die EEG-Analyse zu verbessern, sagte Jones.

Quellen

  • Mayo Clinic, Pressemitteilung, 29. Juli 2024

    • Haftungsausschluss: Statistische Daten in medizinischen Artikeln stellen allgemeine Trends dar und beziehen sich nicht auf Einzelpersonen. Einzelne Faktoren können stark variieren. Lassen Sie sich bei individuellen Gesundheitsentscheidungen immer persönlich beraten.

    Quelle: HealthDay

    Gesendet : 2024-07-31 21:15

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