Dabei spielt der genaue Zeitpunkt des Schlaganfalls eine entscheidende Rolle. Ein Forschungsteam, an dem auch die Technische Universitä München (TUM) beteiligt ist, hat einen Algorithmus entwickelt, der diesen Zeitpunkt bestimmen kann. Das Verfahren übertrifft die Genauigkeit von Analysen durch medizinisches Fachpersonal um das Doppelte. Der Algorithmus wurde auf Basis eines Datensatzes von 800 Gehirnscans trainiert, bei denen der Schlaganfallzeitpunkt dokumentiert war. Dadurch kann die Software selbstständig die betroffenen Bereiche in CT-Scans identifizieren und eine präzise Schätzung des Zeitpunkts liefern.
In ihrer Studie, die im Fachjournal NPJ Digital Medicine veröffentlicht wurde, testeten die Forschenden die KI an den Daten von fast 2.000 weiteren Patient:innen. Die Software erwies sich als doppelt so präzise wie menschliche Expert:innen. Sie zeigte zudem herausragende Ergebnisse bei der Einschätzung des sogenannten biologischen Alters der Hirnschädigung – einem Maß dafür, wie stark die Schäden fortgeschritten sind und ob sie noch rückgängig gemacht werden können. Prof. Dr. Daniel Rückert, Professor für Artificial Intelligence in Healthcare and Medicine an der TUM, sagt: „Wir vermuten, dass unser Modell so leistungsstark ist, weil es nicht nur bewertet, wie dunkel die geschädigte Region ist, sondern auch zusätzliche Informationen aus den Scans in Betracht zieht – etwa die Textur des Gehirns und Variationen innerhalb der geschädigten Partien“.
CH
