Loading
Medizinische Universität Graz    

Meine Abschlussarbeiten - Publikationen

Diplomarbeit - Detailansicht
Wichtigste Meldungen anzeigenMeldungsfenster schließen
Bibliografische Informationen
 Künstliche Intelligenz-unterstützte multiparametrische Diagnostik der frontotemporalen, vaskulären und Alzheimer-Demenz  
 Einleitung: Die Diagnostik der Demenz wird durch die Anwendung von Künstlicher

Intelligenz (KI) zunehmend facettenreicher und vielfältiger, da Softwareprodukte

für die klinische Entscheidungsfindung bereits kommerziell angeboten und in

Krankenhäusern aktiv angewendet werden, um die Diagnosestellung zus¨atzlich zu unterstützen. Das Ziel dieser Arbeit ist es, zu ermitteln, ob eine automatisierte Auswertung,

basierend auf einer Kombination von MRT-Bildgebung und mehreren zusätzlichen

nicht bildgebungsbasierten Parametern, bessere Ergebnisse liefern kann als eine

nur auf MRT-Bildgebung basierende Auswertung.

Methoden: Diese Studie inkludierte 50 Patienten und Patientinnen, die vom September

2023 bis zum Mai 2025 im Landeskrankenhaus Villach auf die Verdachtsdiagnose

Demenz abgeklärt wurden. Die auf künstliche Intelligenz (KI) basierte Auswertung der

Daten von Patienten und Patientinnen wurde zunächst nur mit Daten aus der diagnostischen

Magnetresonanztomographie (MRT) durchgeführt und danach um Daten aus

der neuropsychologischen Testung (NPT) sowie, falls vorhanden, aus der diagnostischen

Punktion des Liquor cerebrospinalis ergänzt, um eine Neuberechnung durchzuführen.

Die Unterschiede in den von der KI ausgegebenen Werten wurden mittels deskriptiver

Statistik dargestellt.

Ergebnisse: Die durchschnittlichen Wahrscheinlichkeiten der einzelnen diagnostischen

Gruppen haben sich durch die multiparametrische Auswertung um +10,6% (AD),

+9,5% (MCI), +3% (FTD), +14% (PD), +16% (MD) und +66% (CN) der tatsächlichen

Diagnose angenähert. In der Gruppe der vaskulären Demenz (VaD) hat die multiparametrische

Auswertung bei einem Patienten eine Erniedrigung der berechneten

VaD-Wahrscheinlichkeit um -14% ergeben und sich damit von der tatsächlichen Diagnose

entfernt.

Conclusio: Die multiparametrische Auswertung hat im untersuchten Patientenkollektiv,

im Vergleich zur ausschließlich auf Magnetresonanztomographie (MRT) basierten

Auswertung, stärker auf die tatsächliche Diagnose hingewiesen. Die klinische Entscheidungsfindung

kann durch KI-basierte Software unterstützt und erleichtert werden, wobei

ein multiparametrischer Berechnungsansatz akkuratere Ergebnisse liefern kann.  
 KI; Demenz; Demenzdiagnostik; Künstliche Intelligenz; AI; MRT;  
 
 –  
Autorinnen*Autoren / Co-Autorinnen*Co-Autoren
  Rosolen, Davide
Betreuende Einrichtung / Studium
  Universitätsklinik für Radiologie
 UO 202 Humanmedizin  
Betreuung / Beurteilung
  Kau, Thomas; Prim. Priv.-Doz. Dr.med.
  Seiler, Stephan; Univ. FA Dr.med.univ. PhD.