×
Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI)-Technologie mit der menschlichen EEG-Interpretation ist mit einer Mischung aus Begeisterung und Besorgnis aufgenommen worden. Während die Vorteile von KI zur Steigerung von Effizienz und Genauigkeit allgemein akzeptiert sind, fehlt Neurologen, Epileptologen, neurodiagnostischem Personal und anderen Spezialisten möglicherweise noch das Vertrauen in die Leistungsfähigkeit der Technologie, wenn es um die tatsächliche Patientenversorgung geht.
Unabhängig von der Fachrichtung sind sich die meisten medizinischen Fachkräfte einig, dass die erfolgreiche Einführung von KI in jedem Szenario¹ vor allem von einem wichtigen Element abhängt: Vertrauen. Dieser Artikel bietet vier überzeugende Gründe, warum Neurologen der KI bei EEG-Anwendungen vertrauen können, sowie die Aspekte der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine, die diese bereits effektive Partnerschaft weiter verbessern werden.
Um Vertrauen in die Leistungsfähigkeit einer Technologie aufzubauen, ist es wichtig, sie zu verstehen. Im Kern ist maschinelles Lernen eine seit langem genutzte Untergruppe der KI, bei der Algorithmen darauf trainiert werden, Muster aus vorhandenen Datensätzen zu erkennen. Maschinelle Lernmodelle werden mit verschiedenen Beispielen konfrontiert und passen ihre Parameter an, um zugrunde liegende Muster zu erkennen, die ihnen helfen, genaue Vorhersagen und/oder Klassifizierungen vorzunehmen. Bei der EEG-Analyse können Algorithmen des maschinellen Lernens auf riesigen Datensätzen von EEG-Aufzeichnungen trainiert werden, was es ihnen ermöglicht, subtile Muster zu erkennen, die auf verschiedene neurologische Zustände hinweisen.
Deep-Learning-Modelle, auch als neuronale Netze bekannt, erfassen komplexe Beziehungen in komplexen Daten. Deep-Learning-Algorithmen sind besonders gut darin, die komplexen zeitlichen und räumlichen Zusammenhänge von EEG-Daten zu verarbeiten und zu analysieren². Diese Technik verbessert die Fähigkeit des KI-Tools, nuancierte Muster in EEG-Aufzeichnungen noch schneller zu erkennen und Interpretationsaufgaben noch zügiger zu erledigen.
Deep Learning ist der nächste logische Schritt zur Stärkung der Partnerschaft zwischen Neurologie und KI, der über die Erkennung von Spikes und Anfällen hinausgeht und die Nutzung von Big-Data-Ressourcen zur Unterstützung fortschrittlicher KI-Anwendungen für die Mustererkennung ermöglicht. Neurologen haben das bemerkenswerte Potenzial von Deep Learning für die EEG-Analyse festgestellt, wobei jüngste Studien, die das SCORE-KI-Modell verwenden³, die Genauigkeit und Effizienz der Methode bestätigen. Schließlich werden KI-Tools die automatisierte EEG-Analyse mit der kontinuierlichen Überwachung des Gehirns,4 kombinieren, was den Aufwand für Neurologen verringert, diese zeitkritischen Erkrankungen präzise zu diagnostizieren und zu behandeln.
Big Data bezieht sich auf extrem große Datensätze, die rechnerisch analysiert werden müssen. Die drei wesentlichen Eigenschaften oder „3 Vs“ von Big Data sind „Volume“ (Volumen), „Velocity“ (Geschwindigkeit) und „Variety“ (Vielfalt), die sich auf die Datenmenge, die Schnelligkeit der Datenverarbeitung und die verschiedenen Datentypen in einem bestimmten Datenverzeichnis beziehen. Im Bereich der Neurologie wurden bereits umfangreiche Datensätze mit kommentierten EEG-Aufzeichnungen gesammelt und von glaubwürdigen Organisationen auf der ganzen Welt validiert, und es kommen ständig neue Daten hinzu.
Big Data für EEG umfasst ein breites Spektrum an neurologischen Erkrankungen, Hirnaktivitätsmustern und Reaktionen auf Stimuli und bietet KI eine umfassende Lernbasis, um komplizierte Muster und Korrelationen zu erkennen, für deren Analyse und Interpretation Menschen Stunden benötigen würden. Durch das Lernen aus großen Mengen kommentierter EEG-Aufzeichnungen können KI-Algorithmen Feinheiten und Anomalien erkennen, die auf Bedingungen wie Epilepsie, Schlafstörungen und Hirnverletzungen hinweisen, die bei der Verwendung herkömmlicher Interpretationsmethoden möglicherweise unbemerkt bleiben. Dies erhöht die Leistung und Effizienz von Neurologie-Teams erheblich und reduziert die menschliche Zeit, die mit sich wiederholenden, zeitraubenden Aufgaben verbracht wird.
Wie jede andere medizinische Gerätetechnologie werden auch KI-Tools bereits durch umfangreiche Forschungs- und Entwicklungsarbeiten geprüft und unterliegen regulatorischen Vorgaben. KI-Algorithmen werden konsequent an verschiedenen Datensätzen getestet5, um ihre Genauigkeit und Effektivität zu validieren. Von dort werden Neurologen und andere Anbieter Protokolle befolgen, die angemessene Zeiträume für die parallele Nutzung vorsehen, die Ergebnisse des Tools validieren und den Aufbau von Fähigkeiten fördern.
Diese Protokolle sind darauf ausgelegt, die Patientensicherheit zu gewährleisten, die Privatsphäre zu schützen und die nahtlose sowie erfolgreiche Integration von KI-Tools in den täglichen Betrieb zu fördern. Medizinische Fachkräfte stellen weiterhin neue Protokolle für die Einführung von KI zur Verfügung und identifizieren wichtige Aspekte für die Einführung von KI-gestützten Tools in die klinische Praxis6. Diese Überlegungen erstrecken sich über verschiedene Themen, darunter kulturelle Faktoren, Daten- und Algorithmusvalidierung, Schulung und Ausbildung und sogar den aktuellen Grad der KI-Akzeptanz innerhalb eines Anbieters oder einer Praxis.
Um das Vertrauen in die Technologie zu stärken, muss eine schrittweise Implementierungsstrategie angewendet werden, bei der KI-Tools zunächst Neurologen bei bestimmten Aufgaben unterstützen, bevor sie nach und nach auf breitere Anwendungen ausgeweitet werden. Dieser gestufte Ansatz ermöglicht eine wiederholte Verfeinerung basierend auf realen Erfahrungen und spiegelt den sorgfältigen, patientenzentrierten Ansatz wider, der die Gesundheitsinnovation auszeichnet.
Es entsteht mehr Vertrauen, wenn KI als unterstützende Technologie angesehen wird, die die menschlichen Fähigkeiten verstärkt. Neurologen verfügen über umfassende klinische Erfahrungen und Expertise, die der KI fehlen, und diese Expertise ist unverzichtbar für die Kontextualisierung von KI-generierten Erkenntnissen. Verschiedene Studien und reale Anwendungen zeigen die Synergie zwischen menschlichen Neurologen und KI auf. Dieser kollaborative Ansatz kann den Interpretationsprozess erheblich optimieren, was zu einer genaueren Analyse, einer schnelleren Diagnose durch den Arzt und besseren Patientenergebnissen führt.
Neurologen, Epileptologen und andere neurologischen Fachkräfte beginnen gerade erst zu verstehen, wie Big Data und KI genutzt werden können, um in Zukunft bessere Gesundheitsergebnisse zu erzielen. Zum Beispiel arbeiten Forscher derzeit mit KI- und EEG-Daten7 , um Klinikern dabei zu helfen, mögliche zugrundeliegende epileptiforme Aktivitäten bei Kindern mit abnormalem Verhalten zu erkennen. In der Neurologie unterstreicht die vielseitige Integration von KI in der Neurochirurgie ihr Potenzial, klinische Praktiken und neurochirurgische Techniken neu zu gestalten.8
Im Bereich der Anfallserkrankungen kann maschinelles Lernen die Ergebnisse der Epilepsiechirurgie mit einer Genauigkeit von bis zu 90 % vorhersagen, während die automatische Anfallserkennung mithilfe von KI-Techniken die Analyse von Kopfhaut-EEGs verbessert. Die Rolle der KI erstreckt sich auf die Neuroonkologie, wo sie die nicht-invasive Klassifizierung von Gliomen durch die Analyse von MRT-Daten unterstützt. Und innerhalb des IDD-Bereichs können es KI-gesteuerte Gehirn-Maschinen-Schnittstellen behinderten Menschen ermöglichen, mithilfe von Gehirnsignalen mit ihrer Umwelt zu interagieren.
KI wird auch verwendet, um die Notwendigkeit von CT-Scans9 bei leichten pädiatrischen Schädel-Hirn-Traumata vorherzusagen, bei denen ein übermäßiger Einsatz von Bildgebung und Strahlung problematisch sein kann. Angesichts der enormen Menge an verfügbaren Daten sind die Anwendungsmöglichkeiten für die EEG-Interpretation mithilfe von Big Data und KI grenzenlos.
Mit noch mehr Neuro-KI-Tools in naher Zukunft hat der Weg von den frühen Algorithmen des maschinellen Lernens zu den heutigen hochentwickelten KI-gestützten Technologien bereits den Weg für ein tiefes Vertrauensverhältnis und eine enge Zusammenarbeit zwischen KI und Neurologie geebnet. Da KI zunehmend in die tägliche Praxis integriert wird, können Neurologen, Epileptologen und neurodiagnostische Teams ihre Arbeit auf ein noch höheres Niveau der Genauigkeit und Effizienz heben. Der Einsatz von KI für die EEG-Interpretation ist nicht nur ein technologischer Fortschritt, sondern auch eine sich entwickelnde Partnerschaft, die dem Bereich der Neurologie zunehmend zugutekommen wird.
QUELLEN
1. “A Better Way to Onboard AI.” Harvard Business Review, 28 Apr. 2022, hbr.org/2020/07/a-better-way-to-onboard-ai
2. Yannick Roy et al 2019 J. Neural Eng. 16 051001DOI 10.1088/1741-2552/ab260c
3. JAMA Neurol. 2023;80(8):805-812. doi:10.1001/jamaneurol.2023.1645
4. Front. Hum. Neurosci., 12 March 2019 Sec. Brain Imaging and Stimulation. Volume 13 – 2019
5. Yannick Roy et al 2019 J. Neural Eng. 16 051001DOI 10.1088/1741-2552/ab260c
6. “Trustworthy Adoption of AI in Healthcare.” DNV, www.dnv.com/research/healthcare-programme/data-sharing.html. Accessed 24 Aug. 2023.
7. Donoghue, Dr. Jacob. “Transforming Epilepsy Clinical Trials with EEG and Machine Learning.” Drug Discovery and Development, 17 Mar. 2023,
8. 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
9. “Top 4 Ai Use Cases in Neurology in 2023.” AIMultiple, research.aimultiple.com/neurology-ai/. Accessed 24 Aug. 2023.
