Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation WHO leiden aktuell etwa 50 Millionen Menschen weltweit an einer Demenz. Bislang gibt es keine Therapie für die Erkrankung. Eine frühzeitige Diagnose der Erkrankung und ein aktives Management können zur Verbesserung der Lebensqualität der Patienten führen.
Die Diagnose erfolgt unter anderem über standardisierte Testmethoden wie den Uhrentest. Um eine bessere Vergleichbarkeit der Ergebnisse zu gewährleisten oder die Testauswertung zu beschleunigen, wäre eine Digitalisierung des Uhrentests sinnvoll.
Uhrentest zur Erkennung von Demenz
Der Uhrentest dient der Erkennung von Demenz und Orientierungsstörungen und ist ein einfaches und standardisiertes Verfahren. Der Patient erhält ein Blatt Papier mit einem Kreis und einen Stift. Nun soll der Patient die Ziffern einer Uhr in den Kreis einzeichnen und anschließend eine ihm genannte Uhrzeit eintragen.
Die Zeichnung kann in unterschiedlich starkem Maß von der korrekten Lösung abweichen. Anhand des Grades der Abweichung können Rückschlüsse auf das Ausmaß der Hirnfunktionsstörung gezogen werden. Die medizinische Fachperson, die den Test auswertet, vergibt Punkte bei der Testauswertung, die sich zwischen eins und sechs bewegen. Wie in der Schule bedeutet ein Punkt eine korrekte Lösung. Bei drei Punkten ist die Uhr fehlerhaft gezeichnet. Ab hier gehen Mediziner von einer relevanten kognitiven Störung aus, die oft im Rahmen einer Demenz auftritt.
Analog meets digital: Uhrentest digitalisiert
Wissenschaftler vom Department Informatik der Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) haben 2.500 Uhrentests in künstliche neuronale Netzwerke eingespeist, um ihnen beizubringen, die Tests selbstständig auszuwerten. Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Scientific Reports publiziert [1].
Die Uhrentests stammen aus der Praxis von Professor Dr. med. Markus Weih, Facharzt für Neurologie und Psychiatrie und externes Mitglied des Lehrstuhls für Neurologie der FAU. Am Lehrstuhl für Mustererkennung der FAU digitalisierte ein Team um Professor Andreas Maier die Daten.
Hohe Trefferquote künstlicher neuronaler Netze
Die neuronalen Netze der Hochleistungsrechner lernten dabei, den Zeichnungen die richtige Diagnose zuzuordnen. Nach über 1.000 Probeläufen lieferten die künstlichen neuronalen Netzwerke sehr gute Ergebnisse. „In über 96 Prozent der Fälle ordnen die neuronalen Netzwerke richtig zu, ob es sich um einen nicht-pathologischen oder einen pathologischen Befund handelt“, erklärt Maier [2]. Auch das von der künstlichen Intelligenz zugeordnete Krankheitsstadium war in über 98% der Fälle korrekt.
App zur digitalen Unterstützung geplant
Die Forscher hoffen nun, dass in Zukunft eine App das medizinische Personal in der Diagnose von Demenz unterstützen kann. „Das Personal muss natürlich auch künftig den Uhrentest kennen und standardisiert anwenden“, macht Maier deutlich, „doch anschließend kann es die App nutzen, um damit den Test abzufotografieren und sofort eine Auswertung zu bekommen.“
Weiterhin sei es möglich bei Unsicherheiten in der Testauswertung über die App eine Zweitmeinung zu bekommen. Dies, so die Autoren, erhöhe die Zuverlässigkeit der Diagnose und verbessere die Graduierung und Abgrenzung von Demenzfällen. Letzteres ist auch für die klinische Forschung von Bedeutung.
