KI: Software zur Früherkennung neurodegenerativer Erkrankungen

Verlangsamen lässt sich der Krankheitsverlauf nur, wenn die notwendigen Veränderungen der persönlichen Lebensführung schnell und konsequent nach einer sehr frühen Diagnose einsetzen. Alzheimer ist eine der größten medizinischen und sozialen Herausforderungen. Künstliche Intelligenz kann hier wichtige Beiträge leisten.

Das DFKI Spin off ki elements unterstützt Ärzte und Patienten, frühe Anzeichen einer beginnenden Demenz aufzuspüren. Für Vorsorgeuntersuchungen zur kognitiven Gesundheit wurden nicht-invasive sprachbasierte Tests entwickelt. Genutzt werden KI-Werkzeuge für Spracherkennung, semantische Verarbeitung und die Analyse paralinguistischer Phänomene (Sprechgeschwindigkeit, Wortflüssigkeit, Häsitationen). Maschinelle Lernverfahren assistieren bei der Auswertung.

"Wir sind sehr stolz darauf, einer der zehn Preisträger 2019 im Wettbewerb 'Ausgezeichneter Ort im Land der Ideen' zu sein und bedanken uns herzlich für die Ehrung. Es freut uns ganz besonders, dass wir die Auszeichnung zu einem Zeitpunkt erhalten, an dem unsere Technologie in den ersten Arztpraxen, Kliniken und Studien in Deutschland und Frankreich eingesetzt wird", ki elements Mitbegründer und DFKI-Researcher Nicklas Linz.

Beim Facharzt in der Klinik werden neurokognitive Untersuchungen nach wie vor mit Stift und Papier durchgeführt und manuell ausgewertet, was die Vergleichbarkeit erschwert und die diagnostische Aussagekraft reduziert. Die Software Δelta (gesprochen: Delta) digitalisiert neurokognitive Tests wie zum Beispiel Wortflüssigkeitstests ("Zählen Sie in 60 Sekunden so viele Tiere auf wie möglich") oder Bildbeschreibungen. Die Spezialisten werden von repetitiven manuellen Arbeiten entlastet, so dass die Entscheidung des Fachpersonals bestmöglich und effizient getroffen werden kann.

Δelta nutzt automatische Sprachverarbeitung und maschinelle Lernverfahren, um Indikatoren für verschiedene kognitive Störungsbilder aus der gesprochenen Sprache "herauszuhören". Sprache wird direkt in der Experten-App aufgenommen und mit Methoden der Signalverarbeitung aufbereitet. Dabei werden gesprochene Wörter erkannt und in Text umgewandelt. Durch eine automatische linguistische Analyse können klinisch relevante Marker extrahiert werden. Dabei basieren sowohl die automatische Spracherkennung als auch die linguistische Merkmalsextraktion auf Deep Learning-Verfahren, was es einfach macht, mehrere Sprachen zu integrieren und klinisch relevante Merkmale ohne manuellen Aufwand zu extrahieren.

Die Basis zu einem Diagnose-Tool zur Erkennung kognitiver Defizite wurde im Innovationsprojekt "ELEMENT" gelegt, das vom Europäischen Institut für Innovation und Technologie (EIT) gefördert wurde. Entwickelt und getestet wurde die Technologie zusammen mit den Partnern INRIA (Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique), der Association Innovation Alzheimer in Nizza und dem Universitätsklinikum des Saarlandes. Δelta ist seit 2018 berechtigt, die CE-Kennzeichnung zu führen.

MEDICA.de; Quelle: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH, DFKI