Mit künstlicher Intelligenz Schlaganfälle im Schlaf erkennen

Dr. med. Ludwig Schlemm will eine KI-gestützte Methode zur Früherkennung von Schlaganfällen während des Schlafs entwickeln. (Foto: privat)

Dr. med. Ludwig Schlemm und sein Team wollen eine KI-gestützte Methode zur Früherkennung von Schlaganfällen während des Schlafs entwickeln. Das System soll die Symptome automatisch erkennen und direkt die Rettungsdienste alarmieren. Jetzt hat das Vorhaben einen Preis erhalten.

Akute Schlaganfälle sind eine der häufigsten Ursachen für dauerhafte Behinderungen. Wenn die Betroffenen ihre Unabhängigkeit im Alltag verlieren, ist das auch mit hohen Ausgaben im Gesundheits- und Sozialsystem verbunden. Seit wenigen Jahren können Ärztinnen und Ärzte auch bei schweren Schlaganfällen eine vollständige Heilung herbeiführen, sofern die Behandlung so schnell wie möglich nach Symptombeginn begonnen wird. Allerdings treten bei rund 20 Prozent aller Schlaganfälle die Symptome unbemerkt im Schlaf auf, wodurch für diese Patienten ein frühzeitiger Beginn der wirksamen Akuttherapie unmöglich wird.

Hier setzt die Lösung der Forschenden zur Echtzeitdetektion von schweren Schlaganfällen im Schlaf an. Bewegungen der Person nachts werden nicht-invasiv überwacht und aufgezeichnet. Eine KI-gestützte Software ermittelt schlaganfalltypische Veränderungen in den Aufzeichnungen und alarmiert im Notfall direkt die Rettungsdienste.

Ausgezeichnetes Vorhaben

Beim siebten Ideenwettbewerb „Forum Junge Spitzenforscher“ der Stiftung Industrieforschung und der Humboldt-Innovation GmbH hat das Forscher-Team von Privatdozent Dr. med. Ludwig Schlemm mit seinem Vorhaben jetzt den ersten Preis erhalten. Schlemm ist Facharzt für Neurologie und wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Klinik für Neurologie mit Experimenteller Neurologie der Charité – Universitätsmedizin Berlin und Teilnehmer am BIH Charité Clinician Scientist Programm.

Noch nicht einsatzfähig

„Noch ist unser System nicht einsatzfähig“, räumt Schlemm ein. „Veröffentlichte Daten zeigen jedoch, dass sich die Bewegungsprofile von Schlaganfallpatienten signifikant von denen von Gesunden unterscheiden. Wir wollen diese Ergebnisse weiterentwickeln und mittels moderner Machine-Learning-Methoden für das klinische Problem der Schlaganfallfrüherkennung nutzbar machen.“ Dank der Teilnahme am BIH Clinician Scientist Programm kann sich der Mediziner trotz ärztlichem Einsatz auf der Schlaganfallstation um das Projekt kümmern und 50 Prozent seiner Zeit der Forschung widmen. 

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