KI unterstützt individuelle Therapieentscheidungen bei Schlaganfall

Das von Prof. Dorothee Saur, stellvertretende Direktorin der Klinik für Neurologie, geleitete Projekt verknüpft Computertomographie-Daten mit klinischen Informationen und erstellt daraus patientenspezifische Vorhersagen zum möglichen Gewebeschaden sowie dem erwarteten Behandlungserfolg. „Auf diese Weise erhalten wir eine patientenspezifische Einschätzung, welche Schäden zu erwarten sind und ob diese mit einer Intervention verhindert werden können“, erklärt Saur. 

Die zugrundeliegende künstliche Intelligenz wurde von Marie-Sophie von Braun (ScaDS.AI Dresden/Leipzig) und weiteren Informatikerinnen und Informatikern entwickelt. Sie wurde mit rund 400 klinischen Fällen trainiert und anschließend mit Datensätzen aus den Unikliniken Leipzig und Dresden erfolgreich getestet. 

In der Notfallversorgung, insbesondere in Kliniken ohne spezialisierte Schlaganfalleinheiten, kommt es oft zu schnellen Entscheidungen unter hohem Druck. „Diese Entscheidungen werden oft unter Zeitdruck vor Ort getroffen, von Kolleginnen und Kollegen, die nicht in jedem Fall Schlaganfallspezialisten sind“, sagt Junior-Prof. Cindy Richter aus dem Institut für Neuroradiologie. Das Modell hilft dabei zu erkennen, welche Patientinnen und Patienten tatsächlich von einer Verlegung und Maximalversorgung profitieren würden. 

Die Ergebnisse, die kürzlich in der Fachzeitschrift Brain veröffentlicht wurden, haben die Sächsische Aufbaubank veranlasst, das Projekt mit 250.000 Euro für die klinische Umsetzung zu fördern. Ziel ist es, die Anwendung zu lizenzieren und künftig auch über mobile Endgeräte bereitzustellen. 

„Unsere Hoffnung ist, dass wir mittels KI in der Schlaganfallmedizin die Prozesse beschleunigen und gleichzeitig eine personalisierte Medizin ermöglichen, indem individuelle Konstellationen und potentielle Behandlungsergebnisse genauer eingeschätzt werden können“, so Saur. 

MEDICA.de; Quelle: Universitätsklinikum Leipzig AöR