KI-gestützte Früherkennung von Parkinson durch Videoanalyse

GAINESVILLE / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue KI-Technologie ermöglicht die Erkennung von Parkinson-Symptomen durch einfache Videoaufnahmen von Handbewegungen. Diese Methode könnte die Früherkennung von neurodegenerativen Erkrankungen revolutionieren, indem sie subtile motorische Beeinträchtigungen aufdeckt, die selbst erfahrenen Neurologen entgehen. Die Ergebnisse der Studie, die in der Fachzeitschrift Nature veröffentlicht wurde, zeigen das Potenzial dieser Technologie für die frühzeitige Diagnose und Behandlung von Parkinson und verwandten Erkrankungen.

In der Welt der medizinischen Diagnostik eröffnet eine neue KI-gestützte Technologie vielversprechende Möglichkeiten zur Früherkennung von Parkinson. Wissenschaftler der University of Florida haben ein System entwickelt, das subtile Anzeichen von Hirnerkrankungen durch die Analyse einfacher Videoaufnahmen von Handbewegungen identifizieren kann. Diese Technologie hat es geschafft, minimale motorische Beeinträchtigungen bei Personen zu erkennen, deren Leistung von erfahrenen Neurologen als völlig normal bewertet wurde. Die Ergebnisse dieser Studie wurden in der renommierten Fachzeitschrift Nature veröffentlicht.

Die Früherkennung von neurodegenerativen Erkrankungen wie Parkinson ist von entscheidender Bedeutung, da sie das Management der Krankheit und die Entwicklung von Behandlungen, die das Fortschreiten verlangsamen könnten, erheblich verbessern kann. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, dass die anfänglichen Veränderungen der motorischen Funktion oft zu geringfügig sind, um während einer Standarduntersuchung erkannt zu werden. Dies erschwert die Diagnose der Krankheit oder die Identifizierung von Personen mit hohem Risiko.

Eine besonders gefährdete Gruppe sind Menschen mit idiopathischer REM-Schlafverhaltensstörung, einer Schlafstörung, bei der Betroffene ihre Träume physisch ausleben. Ein Großteil der Menschen mit dieser Störung entwickelt schließlich Parkinson oder eine verwandte Erkrankung, was sie zu einer idealen Population für die Untersuchung der frühesten Anzeichen von Neurodegeneration macht.

Die Forscher der University of Florida haben eine Methode entwickelt, um diese subtilen motorischen Defizite durch die automatisierte Analyse von Standardvideoaufnahmen aufzudecken. Sie vermuteten, dass ihr video-basierter Ansatz Bewegungsprobleme bei Menschen mit frühem Parkinson erkennen könnte, selbst wenn ein Kliniker dies nicht kann. Die Studie umfasste 66 Teilnehmer, die in drei Gruppen unterteilt wurden: Patienten mit frühem Parkinson, Personen mit idiopathischer REM-Schlafverhaltensstörung und gesunde Erwachsene als Kontrollgruppe.

Die Ergebnisse der KI-Analyse zeigten klare Unterschiede zwischen den Gruppen, die aus den klinischen Bewertungen nicht ersichtlich waren. Personen mit Parkinson zeigten eine signifikant geringere Bewegungsamplitude und langsamere Bewegungsgeschwindigkeit im Vergleich zu den gesunden Kontrollen und den Personen mit REM-Schlafverhaltensstörung. Besonders aufschlussreich waren die Ergebnisse für die Gruppe mit REM-Schlafverhaltensstörung, die eine signifikante Abnahme der Amplitude und Geschwindigkeit während der wiederholten Bewegungen aufwiesen, ähnlich wie bei Parkinson-Patienten.

Diese Studie zeigt, dass automatisierte Videoanalysen als sensibles, kostengünstiges und zugängliches Werkzeug zur Erkennung der frühesten Anzeichen von Neurodegeneration dienen können. Solche Technologien könnten eines Tages für groß angelegte Screenings verwendet werden, um gefährdete Personen für klinische Studien neuer neuroprotektiver Therapien zu identifizieren, lange bevor ausgeprägte und lebensverändernde Symptome auftreten.

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