Neural Network

KI erkennt Parkinson an Atmung

29.08.2022
Von Redaktion Computerwoche
Wissenschaftler haben ein KI-Modell entwickelt und trainiert, das eine Parkinson-Erkrankung an Atmungsmustern erkennt.
Eine Parkinson-Erkrankung frühzeitig zu erkennen, war bislang problematisch. Das könnte sich durch ein KI-Modell, das Wissenschaftler des MIT entwickelt haben, künftig ändern.
Eine Parkinson-Erkrankung frühzeitig zu erkennen, war bislang problematisch. Das könnte sich durch ein KI-Modell, das Wissenschaftler des MIT entwickelt haben, künftig ändern.
Foto: Jezper - shutterstock.com

Das von den Forschern des Massachussetts Institute of Technology (MIT) entwickelte KI-Modell imitiert über eine Reihe vernetzter AlgorithmenAlgorithmen die Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Es ist nach intensivem Training inzwischen in der Lage, anhand der nächtlichen Atemaktivität eines Menschen zu bestimmen, ob eine Parkinson-Erkrankung vorliegt - und wie weit diese bereits fortgeschritten ist. Das Modell des Forscherteams wurde an 7.687 Personen getestet, darunter 757 Parkinson-Patienten. Alles zu Künstliche Intelligenz auf CIO.de

KI-Durchbruch im Kampf gegen Parkinson?

Das ist ein bedeutender Fortschritt im Kampf gegen Parkinson, weil bisher vor allem bildgebende Verfahren zum Einsatz kommen, um die bis dato unheilbare Nervenkrankheit zu diagnostizieren. Diese Methoden sind jedoch invasiv, kostspielig und erfordern Zugang zu speziellen medizinischen Einrichtungen. Das verhindert, dass sie breitflächig auf regelmäßiger Basis zum Einsatz kommen, um eine Parkinson-Erkrankung möglichst frühzeitig zu erkennen, beziehungsweise deren Verlauf zu monitoren.

Die leitende MIT-Wissenschaftlerin und Informatikerin Dina Katabi war maßgeblich an der Studie beteiligt und geht davon aus, dass die Ergebnisse in Zukunft positive Wirkung entfalten werden: "Was die Entwicklung von Arzneimitteln angeht, so können die Ergebnisse klinische Studien mit deutlich kürzerer Dauer und weniger Teilnehmern ermöglichen. Das dürfte letztlich die Entwicklung neuer Therapien beschleunigen. Im Hinblick auf die klinische Versorgung kann der Ansatz speziell Menschen in unterversorgten Gegenden zugutekommen, die wegen eingeschränkter Mobilität oder kognitiver Beeinträchtigungen ihr Zuhause nur schwer verlassen können." (fm)

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