Studie zeigt, wie künstliche Intelligenz vorhersagen kann, wer an Demenz erkranken wird

Eine neue groß angelegte Studie hat zu dem Ergebnis geführt, dass künstliche Intelligenz (KI) vorhersagen kann, welche Menschen, die eine Gedächtnisklinik aufsuchen, innerhalb von zwei Jahren an Demenz erkranken werden. Die KI kann diese Vorhersage mit einer Genauigkeit von 92 Prozent treffen.

Die Studie basierte auf Daten von über 15.300 Patienten in den Vereinigten Staaten, und die Forschung wurde von der University of Exeter durchgeführt.

Versteckte Muster identifizieren

Die Technik identifiziert zunächst versteckte Muster in den Daten, bevor sie lernt, wer am meisten gefährdet ist. Der Algorithmus kann auch dazu beitragen, die Anzahl der Menschen zu reduzieren, die fälschlicherweise an Demenz diagnostiziert wurden.

Die Studie wurde in JAMA Network Open veröffentlicht und von Alzheimer’s Research UK finanziert.

Die Forscher analysierten die Daten von Menschen, die eine Netzwerk von 30 National Alzheimer’s Coordinating Center-Gedächtniskliniken in den USA besuchten. Die Besucher, die zu Beginn der Studie keine Demenz hatten, erlebten verschiedene Probleme im Zusammenhang mit Gedächtnis und Hirnfunktion.

Die Studie fand zwischen 2005 und 2015 statt, und ein von zehn Teilnehmern erhielt innerhalb von zwei Jahren nach dem Besuch der Gedächtnisklinik eine neue Demenz-Diagnose. Das Machine-Learning-Modell mit seiner 92-prozentigen Genauigkeit war wesentlich genauer bei der Vorhersage dieser Fälle als zwei andere bestehende Forschungsmethoden.

Falsche Diagnosen rückgängig machen

Eine weitere brandneue Erkenntnis aus der Studie war, dass etwa acht Prozent der Demenz-Diagnosen offensichtlich falsch waren, mit einer späteren Rückgängigmachung der Diagnose. Von diesen inkonsistenten Diagnosen konnte der Machine-Learning-Algorithmus über 80 Prozent genau identifizieren.

Professor David Llewellyn ist ein Alan-Turing-Fellow an der University of Exeter. Er leitete die neue Studie.

“Wir können jetzt Computern beibringen, genau vorherzusagen, wer innerhalb von zwei Jahren an Demenz erkranken wird”, sagte Prof. Llewellyn. “Wir sind auch begeistert, zu erfahren, dass unser Machine-Learning-Ansatz in der Lage war, Patienten zu identifizieren, die möglicherweise fälschlich diagnostiziert wurden. Dies hat das Potenzial, die Vermutungen in der klinischen Praxis zu reduzieren und den diagnostischen Prozess erheblich zu verbessern, um Familien die Unterstützung zu ermöglichen, die sie so schnell und genau wie möglich benötigen.”

Dr. Janice Ranson ist Research Fellow an der Universität.

“Wir wissen, dass Demenz eine stark gefürchtete Erkrankung ist. Die Einbettung von Machine Learning in Gedächtniskliniken könnte dazu beitragen, die Diagnose genauer zu machen und den unnötigen Stress zu reduzieren, der durch eine falsche Diagnose verursacht werden könnte”, sagte Dr. Ranson.

Das Team wird nun Folgestudien durchführen, um den praktischen Einsatz der Machine-Learning-Methode in Kliniken zu bewerten.

Dr. Rosa Sancho ist Leiterin der Forschung bei Alzheimer’s Research UK.

“Künstliche Intelligenz hat ein enormes Potenzial für die Verbesserung der Früherkennung der Krankheiten, die Demenz verursachen, und könnte den Diagnoseprozess für Menschen, die sich selbst oder einen geliebten Menschen mit Symptomen sorgen, revolutionieren”, sagte Sancho. “Diese Technik ist eine wesentliche Verbesserung gegenüber bestehenden alternativen Ansätzen und könnte Ärzten eine Grundlage für die Empfehlung von Lebensstiländerungen und die Identifizierung von Menschen bieten, die von Unterstützung oder tieferen Untersuchungen profitieren könnten.”