Donnerstag, 24. Juli 2025

Wie eine KI-gestützte Software Ärzt:innen bei der Früherkennung von Demenz unterstützt

Demenz früh erkennen – mit KI und MRT-Analyse: Ein innovativer Demonstrator unterstützt medizinisches Fachpersonal bei der Diagnose von Alzheimer.

Neurodegenerative Erkrankungen wie Alzheimer zählen zu den häufigsten Krankheitsbildern im Alter – allein in Deutschland sind rund 1,6 Millionen Menschen betroffen. Die Erkrankung geht mit spezifischen Veränderungen im Gehirn einher, die in der Magnetresonanztomographie (MRT) sichtbar gemacht werden können. Doch das Erkennen dieser Veränderungen erfordert viel Erfahrung, Zeit – und vor allem ein ausgeprägtes räumliches Vorstellungsvermögen.

Hier setzt die Arbeit von Prof. Stefan Teipel und Dr. Martin Dyrba an der Universitätsmedizin Rostock gemeinsam mit dem Deutschen Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) an. Dr. Dyrba hat eine KI-basierte Software entwickelt, die automatisch MRT-Daten analysiert und auffällige Hirnbereiche farblich markiert. Dies erleichtert Ärzt:innen die Beurteilung der Aufnahmen erheblich.

Die Software basiert auf einer neuronalen Netzwerkarchitektur, die relevante Bildbereiche für eine Alzheimer-Diagnose erkennt und visualisiert. Das Ergebnis wird in einer intuitiven Benutzeroberfläche dargestellt, in der die Relevanzkarten (sogenannte relevance maps) durch farbliche Hervorhebung anzeigen, welche Hirnregionen besonders stark zur Entscheidung des KI-Modells beitragen.

Zwar ist die Anwendung derzeit ausschließlich für Forschungszwecke gedacht, doch sie bietet großes Potenzial für die zukünftige klinische Praxis – insbesondere im Bereich der Früherkennung von Demenz.

Ein öffentlich zugänglicher Demonstrator ermöglicht es Interessierten, die Funktionsweise der KI anhand von Beispieldaten selbst zu erleben. Auch eigene MRT-Scans können – nach entsprechender Vorbereitung – hochgeladen und analysiert werden.

Ziel ist es, die Interpretation komplexer MRT-Daten mithilfe künstlicher Intelligenz transparenter und verständlicher zu gestalten. Dadurch können nicht nur Diagnosen präzisiert, sondern auch der Weg für neue Therapieansätze geebnet werden.