Ein regulatorisch konformes, KI-basiertes Entscheidungshilfetool für die klinische Früherkennung des Demenzrisikos
Mehr als 10 Millionen Europäerinnen und Europäer sind von leichteren kognitiven Störungen betroffen, also einem Zustand zwischen normalem Altern und Demenz, der eine der größten ungelösten Herausforderungen im Bereich der Hirngesundheit darstellt. Bei etwa der Hälfte der Betroffenen schreitet die Erkrankung innerhalb von fünf Jahren zu einer Demenz fort. Derzeit fehlt es klinischen Fachkräften an erschwinglichen Werkzeugen, um Personen mit dem höchsten Risiko so früh identifizieren zu können, dass präventive Maßnahmen angewandt werden können. Im Gegensatz zu früheren Studien, die sich auf einen einzelnen Biomarker konzentrierten, nutzte das ambitionierte EU-finanzierte Projekt AI-Mind(öffnet in neuem Fenster) eine multimodale Datenbank, die durch die Zusammenarbeit mit führenden Kliniken und Forschungszentren in Spanien, Finnland, Italien und Norwegen ermöglicht wurde. AI-Mind wandte eine Kombination aus EEG-basierter Hirnkonnektivität und Blutbiomarkern, kognitiven Bewertungen, Genetik, demografischen Variablen und klinischen Informationen an. Diese Daten wurden in ein KI-basiertes klinisches Entscheidungshilfesystem integriert, das zukünftige kognitive Gesundheitsrisiken lange vor einer Verschlimmerung leichter Symptome aufdecken kann.
Das „Gehirn“ hinter AI-Mind
Die Hirnkonnektivität wird anhand von Aufzeichnungen während einer üblichen Elektroenzephalographie (EEG)-Untersuchung analysiert. „Mithilfe fortschrittlicher Signalverarbeitung und KI erkennt der ‚AI-Mind Connector‘ subtile Veränderungen in der Kommunikation zwischen Hirnarealen, die Jahre vor der Entwicklung von Symptomen auftreten können“, erklärt Projektkoordinatorin Ira Haraldsen von der Forschungsgruppe für kognitive Gesundheit am Universitätsklinikum Oslo(öffnet in neuem Fenster). Der „AI-Mind Predictor“ kombiniert diese EEG-Daten mit Ergebnissen kognitiver Tests, genetischen Daten, Blutbiomarkern, demografischen Informationen und der Krankengeschichte. Die Algorithmen des maschinellen Lernens wurden anhand einer der weltweit größten prospektiven longitudinalen Kohortenstudien für leichtere kognitive Störungen mit mehr als 1.000 Probandinnen und Probanden sowie etwa 4.000 klinische Besuchen trainiert und evaluiert. Sie erlernten die Erkennung komplexer Zusammenhänge, die mit zukünftigen klinischen Ergebnissen verbunden sind. „Die Messungen der Hirnkonnektivität ergänzten die neuen Blutbiomarker sogar noch besser als erwartet, und eröffneten daher Möglichkeiten für eine präzisere Risikostratifizierung“, bemerkt Haraldsen.
Eine vertrauenswürdige und ethische KI gewährleisten
„AI-Mind hat dem neu entstehenden europäischen Rechtsrahmen vorausschauend Rechnung getragen, indem die Entwicklung auf die Grundsätze der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO); die Standards für auffindbare, zugängliche, interoperable und wiederverwendbare Daten (FAIR); die Verordnung über Medizinprodukte; und die Verordnung über künstliche Intelligenz abgestimmt wurde. Damit wurde eines der ersten klinisch orientierten KI-Ökosysteme Europas geschaffen, das von Anfang an auf die regulatorische Konformität ausgelegt ist“, betont Haraldsen. Der öffentlich zugängliche Rahmen des Konsortiums für die frühzeitige Bewertung von Gesundheitstechnologien hilft den Verantwortlichen in der Gesundheitsversorgung und Politik nun bei der Beurteilung, ob eine neue Technologie die Ergebnisse der Patientenschaft verbessert und die Kosten rechtfertigt.
Das Vermächtnis der KI-Infrastruktur und nachhaltige Auswirkungen
„Über seine klinischen Algorithmen hinausgehend hat AI-Mind eine wiederverwendbare Infrastruktur für multimodale Gesundheitsdaten, die automatisierte EEG-Verarbeitung, die Generierung synthetischer Daten, die qualitätskontrollierte KI-Entwicklung und regulatorisch konforme Software-Pipelines geschaffen.“ Diese Ressourcen unterstützen mittlerweile mehrere wichtige europäische Initiativen“, sagt Haraldsen. Die Infrastruktur von AI-Mind dient als Grundlage für eBrain-Health, FluiDX-AD und TEF-Health(öffnet in neuem Fenster), so dass sich seine wissenschaftliche, klinische und technologische Wirkung weit über das ursprüngliche Projekt hinaus entfaltet. Ein eigens gegründetes Spin-off-Unternehmen für die klinische Umsetzung und die kommerzielle Einführung stellt sicher, dass die Innovationen von AI-Mind auch über die Laufzeit des Projekts hinaus Bestand haben werden. Das womöglich interessanteste Ergebnis von AI-Mind ist das Potenzial zur Erkennung des Demenzrisikos Jahre vor einer herkömmlichen formalen Diagnose, um die Demenzversorgung Jahre früher als bisher möglich von einer reaktiven Diagnose auf eine präzise Prävention und personalisierte Intervention umzustellen.
