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Medizinische Universität Graz    

Meine Abschlussarbeiten - Publikationen

Diplomarbeit - Detailansicht
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Bibliografische Informationen
 Künstliche Intelligenz-unterstützte multiparametrische Diagnostik der frontotemporalen, vaskulären und Alzheimer-Demenz  
 Einleitung: Die Diagnostik der Demenz wird durch die Anwendung von K¨unstlicher

Intelligenz (KI) zunehmend facettenreicher und vielfältiger, da Softwareprodukte

f¨ur die klinische Entscheidungsfindung bereits kommerziell angeboten und in

Krankenh¨ausern aktiv angewendet werden, um die Diagnosestellung zus¨atzlich zu unterst

¨utzen. Das Ziel dieser Arbeit ist es, zu ermitteln, ob eine automatisierte Auswertung,

basierend auf einer Kombination von MRT-Bildgebung und mehreren zus¨atzlichen

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 abgekl¨art wurden. Die auf k¨unstliche Intelligenz (KI) basierte Auswertung der

Daten von Patienten und Patientinnen wurde zun¨achst nur mit Daten aus der diagnostischen

Magnetresonanztomographie (MRT) durchgef¨uhrt und danach um Daten aus

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

Punktion des Liquor cerebrospinalis erg¨anzt, um eine Neuberechnung durchzuf¨uhren.

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

Statistik dargestellt.

Ergebnisse: Die durchschnittlichenWahrscheinlichkeiten 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 tats¨achlichen

Diagnose angen¨ahert. In der Gruppe der vaskul¨aren Demenz (VaD) hat die multiparametrische

Auswertung bei einem Patienten eine Erniedrigung der berechneten

VaD-Wahrscheinlichkeit um -14% ergeben und sich damit von der tats¨achlichen Diagnose

entfernt.

Conclusio: Die multiparametrische Auswertung hat im untersuchten Patientenkollektiv,

im Vergleich zur ausschließlich auf Magnetresonanztomographie (MRT) basierten

Auswertung, st¨arker auf die tats¨achliche Diagnose hingewiesen. Die klinische Entscheidungsfindung

kann durch KI-basierte Software unterst¨utzt und erleichtert werden, wobei

ein multiparametrischer Berechnungsansatz akkuratere Ergebnisse liefern kann.  
 KI; Demenz; Demenzdiagnostik; Künstliche Intelligenz; AI; MRT;  
 
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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.