Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es, personalisierte Ansätze für die Behandlung von an Demenz erkrankten Menschen zu entwickeln und die Therapie besser zu überwachen. Zudem lässt sich die Erkrankung mithilfe von KI sogar vorhersagen.
„Die Kombination von klassischen Therapieverfahren und Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnet vielversprechende Perspektiven für die Behandlung von kognitiven Beeinträchtigungen und Hörstörungen“, sagt Prof. Dr. Gregor Hohenberg, Lehrgebiet „IT, Medien und Wissensmanagement“ an der Hochschule Hamm-Lippstadt (HSHL). Besonders für Menschen mit Demenz habe sich die kognitive Stimulationstherapie bewährt, in der durch Gespräche, Wortspiele und praktische Aktivitäten das Denken und das Gedächtnis angeregt würden. Entsprechende Algorithmen entwickelt der Wissenschaftler bereits seit 2019.
Die richtige Demenztherapie
Studien zufolge leiden viele Menschen mit Demenz auch an einer Beeinträchtigung ihrer Hörfunktion. Eine unbehandelte Hörminderung kann die Kommunikation erschweren, soziale Isolation verstärken und mentale Fähigkeiten weiter beeinträchtigen. Eine frühzeitige Diagnose und Behandlung von Hörverlust bei Betroffenen können daher einen positiven Einfluss auf ihre Lebensqualität und kognitive Funktion haben.
„Durch die Integration von Künstlicher Intelligenz in die kognitive Stimulationstherapie und das Hörtraining können personalisierte und adaptive Therapieansätze entwickelt werden“, so Hohenberg. KI-Algorithmen können große Datenmengen analysieren und individuelle kognitive Profile sowie Hörprofile erstellen. „Basierend auf diesen Profilen kann die Therapie maßgeschneidert und kontinuierlich an die Bedürfnisse und Fortschritte der Patient*innen angepasst werden“, so der Wissenschaftler.
Computerprogramm lernt Patienten kennen
Die gesammelten Daten werden dazu in einem strukturierten Format gespeichert und für die Analyse vorbereitet. Dann kommt das Reinforcement Learning zum Einsatz. Dabei handelt es sich um eine Art des maschinellen Lernens. Hierbei lernt ein Computerprogramm durch Interaktion mit einer Umgebung , bestimmte Aktionen auszuführen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. „Der Algorithmus testet hier, welche Aktionen von den Patienten durchgeführt werden können und passt so den Level entsprechend an“, so Hohenberg. Der Lernprozess im Reinforcement Learning basiert auf Trial-and-Error (Versuch und Irrtum). „Mit der Zeit lernt das Computerprogramm, welche Aktionen zu positiven Ergebnissen führen und welche vermieden werden sollten. Dadurch wirkt das Computerprogramm mithilfe der KI wie ein Therapeut, der mit der Zeit Patient*innen immer besser kennenlernt und versteht, die bestmögliche Therapie anzubieten“, erklärt der Experte.
Kontinuierliche Überwachung der Wirksamkeit von Demenztherapie
„Die Integration digitaler Technologien und Künstlicher Intelligenz in die Therapie ermöglicht zudem eine bessere Überwachung des Fortschritts und der Wirksamkeit der Behandlung“, benennt Hohenberg einen weiteren Vorteil. Durch die kontinuierliche Erfassung von Daten über die Interaktion der Patientinnen und Patienten mit den Therapieanwendungen und -geräten könne die KI Muster und Trends erkennen, um die Therapie gezielt anzupassen und zu optimieren.
Darüber hinaus ermöglicht diese Art der Therapie eine hohe Flexibilität und eine verbesserte Zugänglichkeit. Patienten können die Therapie bequem von zu Hause aus durchführen und von personalisierten Übungen profitieren, die ihren individuellen Bedürfnissen entsprechen. „Dies erleichtert die Integration der Therapie in den Alltag und verbessert die Patient*innenerfahrung“, weiß der Forscher.
Zuverlässige Vorhersage von Demenz
In einer internationalen, prospektiven, multizentrischen Studie über 40 Monate haben Forschende um Maximilian Bügler und Mircea Balasa untersucht, inwieweit sich vorhersagen lässt, welche Personen innerhalb von drei Jahren eine Demenz entwickeln. Das dazu eingesetzte Computerprogramm mit entsprechender KI konnte hierzu eine sehr zuverlässige Vorhersage machen. Darüber hinaus war es möglich, zwischen Demenzen mit und ohne Amyloid-Pathologie sowie zwischen schnell und langsam voranschreitenden Demenzen zu differenzieren.