Effizienzvorteile der Neuro-KI-Technologie für EEG

In der sich schnell entwickelnden IT-Landschaft des Gesundheitswesens hat sich KI als entscheidende Kraft etabliert, die medizinische Fachkräfte dabei unterstützt, effizienter und effektiver zu arbeiten. Die Einführung von KI im medizinischen Bereich variiert je nach Fachgebiet und Anwendung, wobei einige Bereiche schneller vorankommen als andere. Seit vielen Jahren setzt die Kardiologie, zum Beispiel, KI für EKG- und Bildgebungstests ein, um subtile Herzanomalien leichter zu erkennen und um zeitgerechtere Bewertungen zu liefern. Dasselbe gilt für die Radiologie und die Mammografie, wo der Einsatz von KI-Technologie in den letzten zehn Jahren stark zugenommen hat.¹

Die Anwendungen von KI für die Neurologie sind vielfältig, von der Ermöglichung autonomer Roboterchirurgie und der Vorhersage von Ergebnissen bei der Epilepsiechirurgie bis hin zur automatischen Klassifizierung von Bildern für Neuroonkologen.² Doch innerhalb des schnell voranschreitenden Bereichs der Neuro-KI liegt einer der größten Vorteile in der Nutzung von KI für die EEG-Interpretation. Während sich diese Tools von traditionelleren maschinellen Lernalgorithmen hin zu Technologien entwickeln, die Deep Learning integrieren, erleben Neurologen, Epileptologen, neurodiagnostisches Personal und andere medizinische Fachkräfte einen bemerkenswerten Anstieg der Effizienz, der die Kosten senkt und gleichzeitig die Gesundheitsergebnisse verbessert.

EEG-Aufzeichnungen erzeugen große Datenmengen, sodass es nicht überrascht, dass in den letzten vier Jahrzehnten maschinelles Lernen in irgendeiner Form der EEG-Klassifikation eingesetzt wurde³. Durch die schnelle Erkennung potenzieller Anomalien haben herkömmliche Algorithmen Neurologen und Neuro-Behandlungsteams lange Zeit dabei geholfen, kritische Fälle zu priorisieren und rechtzeitige Eingriffe bei Patienten mit schweren neurologischen Störungen zu ermöglichen.

Es ist äußerst hilfreich, dass bereits eine große Anzahl validierter EEG-Aufzeichnungen existiert, die den KI-Tools eine Fülle von Informationen bieten, aus denen sie lernen können. Die fortschrittlichen Algorithmen von heute werden mit enormen, validierten Datensätzen trainiert, um subtile Abnormalitäten in EEG-Wellenformen zu erkennen, die der menschlichen Beobachtung entgehen könnten. Neuro-KI ist besonders wertvoll in Langzeitüberwachungsszenarien, bei denen die Erkennung von Trends oder Veränderungen im Laufe der Zeit von entscheidender Bedeutung ist.⁴ Durch das automatische Markieren von Abweichungen der Basismuster stellen Algorithmen sicher, dass Neurologen auch schnell sich entwickelnde neurologische Zustände umgehend behandeln können. Darüber hinaus haben Deep-Learning-Algorithmen und neuronale Netze, die korrekt auf großen, ordnungsgemäß annotierten Datensätzen trainiert werden, das Potenzial, die Zeit, die Neuro-Behandlungsteams mit der EEG-Interpretation und -Analyse verbringen, erheblich zu reduzieren.

Es wird erwartet, dass Neuro-KI-Tools für EEG den Zeitaufwand verringern und die Effizienz in mehreren wichtigen Bereichen erhöhen, darunter:

• Merkmalsextraktion. EEG-Signale sind komplex und enthalten große Mengen an Informationen, was die Merkmalsextraktion aus EEG-Signalen zu einem entscheidenden Bestandteil für erfolgreiches maschinelles Lernen und insbesondere für Deep-Learning-Algorithmen macht. Systematische Übersichten über den Einsatz von KI für die neuronale Dekodierung von EEG-Signalen haben ein enormes Potenzial gezeigt, da Deep-Learning-Algorithmen hervorragend darin sind, komplexe Muster in großen und komplexen Datensätzen zu erkennen und verborgene Korrelationen in neuronalen Netzwerkmodellen zu identifizieren, die traditionellen Methoden der EEG-Interpretation oft entgehen.⁵

• Spezifische Ereigniserkennung. Da sie große Datenmengen analysieren, komplizierte Muster erkennen und präzise Vorhersagen treffen können, sind Algorithmen in der Lage, bestimmte Ereignisse in EEG-Aufzeichnungen schneller zu erkennen als herkömmliche Methoden. Deep Learning hat sich bei der Erkennung von epileptischen Anfällen als äußerst kompetent erwiesen, indem es beispielsweise den Zeitaufwand für die Überprüfung von EEG-Aufzeichnungen erheblich verringert, die für einen einzelnen Anfallsfall Stunden oder sogar Tage dauern können. Aufgrund der Fähigkeit, automatisch relevante Merkmale aus EEG-Daten zu extrahieren, können Deep-Learning-Modelle wie konvolutionelle oder rekurrente neuronale Netze Anfallsereignisse schneller und genauer erkennen, selbst bei verrauschten oder komplexen Aufzeichnungen.⁶
  

• Kategorisierung der Schlafstadien. KI-Algorithmen werden mit gekennzeichneten Datensätzen trainiert, die EEG-Aufzeichnungen enthalten, die verschiedenen Schlafstadien wie REM und NREM entsprechen. KI-Tools können einzigartige spektrale und zeitliche Muster erkennen, die mit jedem Schlafstadium verbunden sind ⁷. Durch die Analyse der Frequenz- und Amplitudeneigenschaften von EEG-Signalen im Zeitverlauf können diese Algorithmen Übergänge zwischen Schlafstadien genau klassifizieren und verfolgen.

• Kontinuierliche Überwachung. Eine Studie aus dem Jahr 2020 hat gezeigt, dass KI-Technologie das Potenzial hat, EEG-Daten in Echtzeit zu überwachen, subtile Veränderungen in EEG-Mustern zu erkennen, die auf den Beginn kritischer Ereignisse hindeuten könnten, und sofortige Warnungen an Neuro-Behandlungsteams zu senden⁸. Eine frühzeitige Erkennung während der kontinuierlichen Überwachung ermöglicht schnellere und effektivere Eingriffe, während sie potenziellen Schaden für den Patienten minimiert. Da KI-Algorithmen sofort individualisierte EEG-Muster erkennen können, die mit bestimmten Zuständen oder Reaktionen auf die Behandlung korrelieren, können Kliniker stärker personalisierte Behandlungspläne entwerfen, die genau auf das einzigartige neurologische Profil jedes Patienten abgestimmt sind. Dies hilft sicherzustellen, dass kritische Ereignisse nicht übersehen werden, selbst während Zeiten, in denen das medizinische Personal die Daten möglicherweise nicht aktiv überprüft. Bei Bedingungen, die eine Langzeitüberwachung erfordern, können KI-Algorithmen im Laufe der Zeit Veränderungen der EEG-Muster verfolgen und Einblicke in den Krankheitsverlauf bieten. Diese Längsschnittanalyse unterstützt bei der Behandlungsplanung und -anpassung.

Kollaborative Mensch-KI-Interaktion

Das Brookings Institute definiert das Konzept der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine als eine Beziehung, die aus drei Elementen besteht: dem Menschen, der Maschine und den Wechselwirkungen und Abhängigkeiten zwischen ihnen. Bei hochkomplexen Aufgaben wie der EEG-Analyse hat KI das Potenzial, die Ergebnisse erheblich zu verbessern, wenn sie zur Ergänzung und Unterstützung der menschlichen Fähigkeiten eingesetzt wird. Sobald Vertrauen zwischen Neuro-Behandlungsteams und KI-Technologie aufgebaut ist, führt diese Partnerschaft zu einem synergetischen Ansatz, der weit über das hinausgeht, was beide unabhängig voneinander erreichen könnten.⁹

Die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine erfordert auch einen starken Fokus auf kontinuierliche Feedbackschleifen. KI lernt kontinuierlich dazu, wenn sie neue Daten erhält, während menschliches Feedback dazu beiträgt, die Leistung des Algorithmus zu verfeinern und zu beschleunigen. Dies führt zu einer verbesserten Fähigkeit, nuancierte Muster und Echtzeit-Ereignisse zu erkennen, einem verringerten Zeitaufwand für sich wiederholende EEG-Interpretationsaufgaben und einer höheren Genauigkeitsrate. Wo Fachwissen knapp ist, können KI-Tools die Zeit bis zur Diagnose erheblich verkürzen und den Zugang zu neurologischer Versorgung für abgelegene und unterversorgte Gemeinden verbessern.

Die Integration von KI in die EEG-Analyse beschleunigt Prozesse, die traditionell viele Stunden in Anspruch nehmen könnten, wodurch die Effizienz der Neuro-Behandlungsteams erheblich gesteigert wird. Vorrausschauend bergen KI-Tools für die Neurologie enormes Potenzial. Fortschritte im Bereich des Deep Learning und der Mustererkennung werden weiterhin die Ereigniserkennung verfeinern und dabei helfen, sogar noch subtilere Abnormalitäten in immer kürzeren Zeitrahmen zu identifizieren. Mit der Weiterentwicklung der KI wird die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine die Zukunft der EEG-Interpretation und -Analyse gestalten und einen präziseren, effizienteren und patientenzentrierteren Ansatz für die neurologische Versorgung schaffen.

QUELLEN

1. Dobkin PL. Art of medicine, art as medicine, and art for medical education. Can Med Educ J. 2020 Dec 7;11(6):e172-e175. doi: 10.36834/cmej.70298. PMID: 33349773; PMCID: PMC7749674.
2. Ganapathy Krishnan, Abdul Shabbir Syed, Nursetyo Aldilas Achmad “Artificial intelligence in neurosciences: A clinician’s perspective” Neurology India 2018, Volume 66, Issue Number 4, Page 934-939
3. Saeidi M, Karwowski W, Farahani FV, Fiok K, Taiar R, Hancock PA, Al-Juaid A. Neural Decoding of EEG Signals with Machine Learning: A Systematic Review. Brain Sci. 2021 Nov 18;11(11):1525. doi: 10.3390/brainsci11111525. PMID: 34827524; PMCID: PMC8615531.
4. Varatharajah Y, Berry B, Cimbalnik J, Kremen V, Van Gompel J, Stead M, Brinkmann B, Iyer R, Worrell G. Integrating artificial intelligence with real-time intracranial EEG monitoring to automate interictal identification of seizure onset zones in focal epilepsy. Neural Eng. 2018 Aug;15(4):046035. doi: 10.1088/1741-2552/aac960. Epub 2018 Jun 1. PMID: 29855436; PMCID: PMC6108188.
5. Deep learning-based electroencephalography analysis: a systematic review. Yannick Roy5,1, Hubert Banville5,2,3, Isabela Albuquerque4, Alexandre Gramfort2, Tiago H Falk4 and Jocelyn Faubert1. Published 14 August 2019 • © 2019 IOP Publishing Ltd. Journal of Neural Engineering, Volume 16, Number 5Citation Yannick Roy et al 2019 J. Neural Eng. 16 051001DOI 10.1088/1741-2552/ab260c
6. He C, Liu J, Zhu Y, Du W. Data Augmentation for Deep Neural Networks Model in EEG Classification Task: A Review. Front Hum Neurosci. 2021 Dec 17;15:765525. doi: 10.3389/fnhum.2021.765525. PMID: 34975434; PMCID: PMC8718399.
7. Djanian S, Bruun A, Nielsen TD. Sleep classification using Consumer Sleep Technologies and AI: A review of the current landscape. Sleep Med. 2022 Dec;100:390-403. doi: 10.1016/j.sleep.2022.09.004. Epub 2022 Sep 22. PMID: 36206600.
8. Kent Jessica, HealthITAnalytics. (2020, June 30). Artificial intelligence detects epileptic seizures in real time. https://healthitanalytics.com/news/artificial-intelligence-detects-epileptic-seizures-in-real-time
9.Resnick, D., & Wessel, D. (2021, February 18). Building Trust in human-machine teams. Brookings. https://www.brookings.edu/articles/building-trust-in-human-machine-teams/