Die Herausforderungen der EEG-Befundung
Das Elektroenzephalogramm (EEG) gehört zu den Standardverfahren der Neurologie. Es ist ein essenzieller Bestandteil vor allem bei der Differenzialdiagnostik von Anfallserkrankungen sowie bei der Diagnosestellung und Klassifikation von Epilepsien. Die Auswertung eines EEGs gestaltet sich oft schwierig und zeitaufwendig und ist vor allem von der Erfahrung des Befundenden abhängig. Eben diese Expertise fehlt an vielen Kliniken. Dazu belastet die steigende Anzahl zu befundender EEGs die Fachleute zusätzlich.
Von der genauen Klassifikation und Diagnose einer bestimmten Epilepsie-Form hängt auch die Therapie ab. Eine fokale Epilepsie bedarf in manchen Fällen einer anderen antikonvulsiven Medikation als eine generalisierte Epilepsie. Falschbefunde sind die häufigste Ursache für Fehldiagnosen bei Epilepsien. Eine genaue Differenzierung ist daher von großer Bedeutung.
EEG-Befundung mithilfe von KI
Die bisherige Software auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI) beschränkte sich auf die Unterscheidung zwischen normalen und pathologischen EEGs sowie die Erkennung von epileptischen Anfällen und Mustern. Die Auswertung von Normalbefunden in Routine-EEGs stellten eine Herausforderung dar. Vor allem war die Spezifität der KI-Modelle nicht ausreichend gut.
Die Entwicklung von SCORE-AI
Wissenschaftler am dänischen Epilepsiezentrum der Universität in Aarhus entwickelten SCORE-AI (Standardized Computer-based Organized Reporting of EEG -Artificial Intelligence), eine neue KI-Software. Diese nutzte eine Datenbank mit EEG-Aufzeichnungen und zugehörigen Expertenkommentaren zur Schulung und entwickelte daraus einen eigenen Algorithmus. Insgesamt konnten 30.493 befundete und kommentierte EEGs aus verschiedenen Zentren für das Training verwendet werden. Anschließend wurde SCORE-AI an drei unabhängigen Testdatensätzen mit insgesamt 9.945 EEGs, die nicht Teil des Trainings waren, in einer Validierungsphase überprüft. Überdies wurde die Software auch mit drei anderen KI-Modellen (‚encevis‘, ‚Spike-Net‘ und ‚Persyst‘) und der Meinung von menschlichen Experten verglichen.
Was kann SCORE-AI?
SCORE-AI ermöglicht eine umfassende automatisierte Auswertung von Routine-EEGs und unterscheidet zuverlässig zwischen verschiedenen epileptiformen und nichtepileptiformen Veränderungen. Im Vergleich zu anderen KI-Modellen bietet SCORE-AI daher eine höhere Differenzierungsfähigkeit. Während Genauigkeit und Spezifität (SCORE-AI in etwa 90%, andere KI-Modelle 3-63%) ähnlich wie bei menschlichen Experten liegen, ist die Sensitivität geringer.
SCORE-AI ein hilfreiches Tool
SCORE-AI könnte bei der Diagnostik von Epilepsien einen wichtigen Beitrag leisten, indem es Patienten mit einem Normalbefund mit hoher Spezifität ausschließt und somit eine Zweitmeinung nur bei verdächtigen Fällen erforderlich macht. Besonders in abgelegenen Gebieten ohne Zugang zu Fachleuten könnte dies von Vorteil sein. Ebenso kann in EEG-Zentren die Arbeitsbelastung durch die schnelle Diagnostik von Normalbefunden reduziert und eine genauere Untersuchung verdächtiger EEGs ermöglicht werden.
