Ein neues KI-Tool erkennt anhand eines einzigen gängigen Hirnscans mit beispielloser Präzision frühzeitig neun verschiedene Formen von Demenz und könnte die Diagnose von Demenz revolutionieren. Doch nicht nur die Früherkennung auch die Behandlung von Demenzerkrankungen kann davon profitieren.
Fachleute der Mayo Clinic haben das Tool StateViewer entwickelt, das mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) typische Hirnaktivitätsmuster bei verschiedenen Demenzformen identifiziert. In einer akuellen Studie haben sie die Präzision des Tools überprüft und die Ergebnisse in dem Fachjournal „Neurology“ veröffentlicht.
Glukoseverwertung im Gehirn sichtbar gemacht
Das KI-Tool basiert auf sogenannten FDG-PET-Scans, einem bildgebenden Verfahren, das die Glukoseverwertung im Gehirn sichtbar macht. Aus diesen Scans liest StateViewer typische Aktivitätsmuster heraus und vergleicht sie mit einer umfangreichen Datenbank aus über 3.600 Bildern von Menschen mit und ohne kognitive Beeinträchtigung.
So lassen sich laut den Forschenden Regionen erkennen, die für bestimmte Demenzformen charakteristisch sind. Alzheimer betreffe beispielsweise meist Gedächtniszentren, während die Lewy-Körper-Demenz Aufmerksamkeit und Bewegungsareale beeinträchtige. Die frontotemporale Demenz wiederum verändere Sprach- und Verhaltenszentren.
Die KI stellt diese Unterschiede farblich codiert dar und bietet damit auch Ärztinnen und Ärzten ohne neurologische Spezialisierung eine klare visuelle Unterstützung, berichtet das Team.
Demenzformen zu 88 Prozent korrekt erkannt
Laut den Studienergebnissen identifizierte StateViewer die Demenzform in 88 Prozent der Fälle korrekt und das in der Hälfte der Zeit herkömmlicher Diagnoseverfahren. In einigen Aspekten erreichte die Methode laut den Fachleuten der Mayo Clinic sogar eine bis zu dreifach höhere Genauigkeit als Standardprozesse.
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Jeder Mensch bringt eine einzigartige Geschichte mit, geformt durch die Komplexität des Gehirns und StateViewer ist ein Schritt hin zu einem früheren Verständnis, einer präziseren Behandlung und, eines Tages, einer Veränderung des Krankheitsverlaufs, so der Studienautor Dr. David Jones.
„Bei der Entwicklung von StateViewer haben wir nie vergessen, dass hinter jedem Datenpunkt und jedem Gehirnscan eine Person mit einer schwierigen Diagnose und dringenden Fragen steht. Zu sehen, wie dieses Tool Ärzte mit präzisen Echtzeit-Erkenntnissen und -Beratung unterstützen kann, unterstreicht das Potenzial von maschinellem Lernen für die klinische Medizin“, fügt der Studienautor Dr. Leland Barnard in einer aktuellen Pressemitteilung hinzu.
Die Forschenden planen, das System weiter auszubauen und in verschiedenen Versorgungskontexten zu testen. (as)
Autoren- und Quelleninformationen
Dieser Text entspricht den Vorgaben der ärztlichen Fachliteratur, medizinischen Leitlinien sowie aktuellen Studien und wurde von Medizinern und Medizinerinnen geprüft.
- Leland Barnard, Hugo Botha, Nick Corriveau-Lecavalier, Jonathan Graff-Radford, Ellen Dicks, et al.: An FDG-PET–Based Machine Learning Framework to Support Neurologic Decision-Making in Alzheimer Disease and Related Disorders; in: Neurology (veröffentlicht 27.06.2025), Neurology
- Mayo Clinic: Mayo Clinic’s AI tool identifies 9 dementia types, including Alzheimer’s, with one scan (veröffentlicht 27.06.2025), Mayo Clinic
Wichtiger Hinweis:
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