Eine wegweisende Studie der University of Alberta zeigt, wie Künstliche Intelligenz (KI) Anzeichen von Schizophrenie durch Analyse des Gehirnblutflusses in fMRI-Scans identifiziert.
Forscher nutzten IBM-KI, um fMRI-Bilder von 95 Teilnehmern zu analysieren – unterteilt in eine Kontrollgruppe und Patienten mit diagnostizierter Schizophrenie. Indem die „Konnektivität“ im Gehirn gemessen wurde, erreichte die KI eine Treffsicherheit von 74 % bei der Diagnose.
Die KI verfolgte den Blutfluss im Gehirn: Anomalien deuten oft auf Schizophrenie hin. Bereits im frühen 20. Jahrhundert erkannte der deutsche Neuroanatom Carl Wernicke solche anatomischen Veränderungen durch Untersuchung von Patientengehirnen.
Die KI verglich physikalische Eigenschaften zwischen Kontroll- und Patientengruppe, um positive oder negative Diagnosen zu stellen.
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Nach der Diagnose wandten die Experten erstmals statistische Analysen der „Gesamthirnkonnektivität“ an, um Symptomstärke zu bestimmen. Schizophrenie führt typischerweise zu Realitätsverlust und abnormalem Verhalten.
IBM-KI hat bereits Erfolge: Watson for Oncology schlägt Krebsbehandlungen vor, die oft mit Ärzteempfehlungen übereinstimmen – wie Daten der American Society of Clinical Oncology belegen. Die Technologie wird in neun medizinischen Zentren eingesetzt.
Laut IBM und University of Alberta ermöglicht KI „objektivere, messbare Charakterisierungen“ von Erkrankungen und vermeidet Subjektivität – im Einklang mit Kriterien des US National Institute of Mental Health.
Diese Methode verspricht bessere Versorgung für Schizophrenie-Patienten. „Dieser innovative, multidisziplinäre Ansatz eröffnet neue Einblicke in die Neurobiologie der Schizophrenie und verbessert Behandlung und Management“, betont Prof. Dr. Serdar Dursun von der University of Alberta.
Die Studie erschien in der renommierten Fachzeitschrift Nature.
Bilder: M. Gheiratmand et al./Nature