Mehr als 10 Millionen Menschen in Europa leben mit leichten kognitiven Störungen, und bei etwa der Hälfte entwickelt sich innerhalb von fünf Jahren eine Demenz. Doch es fehlt ein erschwingliches Werkzeug, das zeigt, wen es treffen wird. Das EU-Projekt AI-Mind verbindet EEG-Aufzeichnungen, Blutbiomarker und kognitive Tests in einem KI-gestützten Entscheidungshilfesystem — und am Ende kannst du prüfen, ob dir die wichtigsten Details aufgefallen sind.
Leichte kognitive Störungen liegen zwischen normalem Altern und Demenz. Gedächtnis oder Konzentration lassen stärker nach, als es das Alter erklären würde, doch der Alltag funktioniert noch weitgehend. In Europa sind mehr als 10 Millionen Menschen davon betroffen.
Das Problem: Die Gruppe ist sehr unterschiedlich. Bei etwa 50 Prozent schreitet die Erkrankung innerhalb von fünf Jahren zu einer Demenz fort, bei den übrigen nicht. Klinischen Fachkräften fehlen bislang erschwingliche Werkzeuge, um Hochrisikopersonen früh genug zu erkennen und ihnen vorbeugende Maßnahmen anzubieten.
Statt auf einen einzelnen Biomarker zu setzen, baute das EU-finanzierte Projekt AI-Mind gemeinsam mit führenden Kliniken und Forschungszentren in Spanien, Finnland, Italien und Norwegen eine multimodale Datenbank auf. Das KI-gestützte Entscheidungshilfesystem kombiniert:
Jede dieser Quellen verrät etwas anderes über eine Patientin oder einen Patienten, deshalb liest das System sie gemeinsam.
Das erste Werkzeug, der AI-Mind Connector, analysiert die Hirnkonnektivität anhand gewöhnlicher Elektroenzephalographie-Aufzeichnungen. Entscheidend ist nicht nur, ob das Gehirn aktiv ist, sondern wie seine Areale miteinander kommunizieren.
„Mithilfe fortschrittlicher Signalverarbeitung und KI erkennt der ‚AI-Mind Connector‘ subtile Veränderungen in der Kommunikation zwischen Hirnarealen, die Jahre vor der Entwicklung von Symptomen auftreten können“, erklärt Projektkoordinatorin Ira Haraldsen vom Universitätsklinikum Oslo.
Das zweite Werkzeug, der AI-Mind Predictor, verknüpft EEG-Daten mit Ergebnissen kognitiver Tests, genetischen Daten, Blutbiomarkern, demografischen Angaben und der Krankengeschichte. Die Algorithmen des maschinellen Lernens wurden mit einer der weltweit größten prospektiven Längsschnittstudien zu leichten kognitiven Störungen trainiert: mit über 1 000 Probandinnen und Probanden und etwa 4 000 klinischen Besuchen.
Das Ergebnis macht Mut. „Die Messungen der Hirnkonnektivität ergänzten die neuen Blutbiomarker sogar noch besser als erwartet, und eröffneten daher Möglichkeiten für eine präzisere Risikostratifizierung“, sagt Haraldsen. Risikostratifizierung bedeutet hier, Menschen nach der Höhe ihres Risikos einzuordnen.
Ein medizinisches KI-Werkzeug muss nicht nur treffsicher, sondern auch rechtskonform sein. Das Team richtete die Entwicklung vorausschauend an der Datenschutz-Grundverordnung, den FAIR-Datenstandards, der Medizinprodukteverordnung und der KI-Verordnung aus.
Außerdem entstand ein öffentlich zugänglicher Rahmen zur frühzeitigen Bewertung von Gesundheitstechnologien. Er hilft Entscheidungsträgern im Gesundheitswesen einzuschätzen, ob sich eine neue Technologie lohnt.
Über die Algorithmen hinaus hinterlässt AI-Mind eine wiederverwendbare Infrastruktur für multimodale Gesundheitsdaten, automatisierte EEG-Verarbeitung, die Erzeugung synthetischer Daten und regulatorisch konforme Software-Pipelines. Sie unterstützt bereits weitere Initiativen wie eBrain-Health, FluiDX-AD und TEF-Health. Ein eigens gegründetes Spin-off-Unternehmen kümmert sich um die klinische und kommerzielle Umsetzung.
Für Patientinnen und Patienten zählt vor allem eines: Das Demenzrisiko könnte sich Jahre vor einer formalen Diagnose abzeichnen. Genau in dieser Zeit lassen sich vorbeugende Maßnahmen und eine gezielte Betreuung am besten planen, statt erst auf fortgeschrittene Symptome zu reagieren.
AI-Mind zeigt, dass sich das Demenzrisiko mit Untersuchungen früh erkennen lassen könnte, die Kliniken bereits kennen, wenn man sie klug miteinander verbindet. Setzen sich solche Werkzeuge im Alltag durch, könnte sich die Versorgung von der reaktiven Diagnose nach den ersten Symptomen hin zu präziser Prävention und individuell zugeschnittenen Maßnahmen verschieben.
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