Das Medical Signal Analysis Team des AIT Center for Health and Bioresources hat gemeinsam mit medizinischen und technischen Partnern Kepler Universitätsklinikum GmbH, TeleDoc Holding GmbH, g.tec medical engineering GmbH, INFORMATICS Healthcare GmbH, und Symptoma GmbH, eine FFG-Förderung in Höhe von 500.000 Euro erhalten, um ein System zur Entscheidungsunterstützung für die Diagnose und Behandlung von Epilepsie bei jungen Patient:innen zu entwickeln. Dieses System baut auf KI-basierten Algorithmen und wird automatisch epileptische Hirnaktivitäten bei Kindern und Jugendlichen erkennen und darstellen.
Epilepsie zählt zu den weltweit führenden Ursachen von Behinderungen und erhöht das Risiko eines vorzeitigen Todes um bis zu das Dreifache. Mit rund 50 Millionen Betroffenen und jährlichen Kosten von etwa 119,27 Milliarden Dollar steigt die Belastung stetig an. Die WHO weist darauf hin, dass bis zu 70 % der Epilepsiepatienten anfallsfrei werden könnten, wenn eine rechtzeitige Diagnose und Behandlung erfolgen. Für Kinder kann die unbehandelte Epilepsie besonders schwerwiegende Konsequenzen haben. Jeder Anfall kann bei Jugendlichen nicht nur den Verlust von Nervenzellen verursachen, sondern auch Entwicklungsverzögerungen und Rückschritte, die das Lernen und Gedächtnisfähigkeiten für den Rest ihres Lebens beeinträchtigen. Für eine genaue Diagnose und folgende Behandlung ist eine langfristige EEG-Aufzeichnung erforderlich, jedoch ist die visuelle Auswertung solcher Daten ein zeitaufwändiger Prozess, der Expertenwissen erfordert. Deswegen ist der Bedarf an einer effizienteren und genaueren Lösung deutlich.
EpiCare4Kids
Gemeinsam mit dem Kepler Universitätsklinikum GmbH, TeleDoc Holding GmbH, g.tec medical engineering GmbH, INFORMATICS Healthcare GmbH, und Symptoma GmbH, hat sich das Team zum Ziel gesetzt, die Vorteile der Künstlichen Intelligenz zu nutzen, um die Diagnose und Behandlung von kindlicher Epilepsie zu verbessern. „Im Projekt werden wir ein Entscheidungs-unterstützungs-System entwickeln, das speziell auf Kinder und Jugendliche mit Epilepsie zugeschnitten ist. Durch den Einsatz von Deep Neural Networks (DNN), werden Algorithmen entwickelt, die automatisch zwischen gesunder und epileptischer Hirnaktivität bei Kindern unterscheiden können. Als Ergebnis werden Ärzte innerhalb von Minuten einen umfassenden Überblick über die Muster der Gehirnaktivität erhalten können, mit genauer Angabe, wann epileptische Ereignisse wie Spikes oder Anfälle auftraten.“ erklärt Projektleiterin Malgorzata Wislowska, Scientist in der Competence Unit Medical Signal Analysis
Es werden große Mengen an annotierten Daten verwendet, um dem DNN beizubringen, charakteristische Merkmale epileptischer Ereignisse zu erkennen und ihre Algorithmen für Sensitivität und Spezifität zu optimieren. Zusätzlich, werden die Algorithmen darauf trainiert, zwischen echten Hirnsignalen und Störungen durch Muskeln, Augenbewegungen oder Elektroden zu unterscheiden, eine häufige Herausforderung bei pädiatrischen EEG-Aufzeichnungen.
encevis
Das Team kann bereits auf viele Jahre Erfahrung und eine beeindruckende Erfolgsbilanz verweisen. Ihre Software "encevis" analysiert und visualisiert automatisch epileptische Hirnaktivitäten in EEG-Daten von Erwachsenen mit einer Erkennungssensitivität von bis zu 95% für Anfälle, 85% für Spikes und 90% für Burst-Suppression-Muster. encevis ist als medizinisches Gerät der Klasse IIb in Europa und den USA zugelassen. Das interdisziplinäre Team besteht aus Softwareentwickler:innen, KI-Algorithmus-Expert:innen, Fachleuten für regulatorische Angelegenheiten und erfahrenen Wissenschaftler:innen mit umfangreicher Erfahrung in der Analyse von Biosignalen. In EpiCare4Kids Projekt wird das encevis-Team and der Entwicklung der Lösung arbeiten, die junge Patienten unterstützen wird, genauso wie encevis bereits seit vielen Jahren erwachsene Patienten unterstützt.
Zertifizierung als Medizinprodukt
Das Projekt hat eine Zertifizierung als Medizinprodukt zum Ziel, damit die Software dem behandelnden medizinischen Fachpersonal, die mit kindlicher Epilepsie arbeiten, als wichtiges Werkzeug zur Verfügung stehen kann, insbesondere in Intensivstationen und Epilepsieüberwachungseinheiten. Schnellere Diagnosen und Behandlungspläne, die junge Patient:innen möglicherweise vor Entwicklungsverzögerungen und lebensverändernden Folgen bewahren.
Wislowska ist sich sicher: „Dies hilft nicht nur den Patient:innen und ihren Familien, sondern verringert auch die Belastung des Gesundheitssystems, die mit den Folgen verzögerter Epilepsiediagnosen zu kämpfen haben.“ Die Zukunft der Diagnose von kindlicher Epilepsie ist dank der Verbindung von medizinischer Expertise und modernster KI-Technologie hoffnungsvoller denn je.
Mehr: www.encevis.com