Dr. med. KI – Künstliche Intelligenz in der Medizin

Entscheidungen prägen unseren Alltag, von welcher Zahnpasta wir kaufen, bis hin zur Berufswahl. Welche kognitiven und neuronalen Prozesse dahinterstecken und wie Entscheidungsverhalten bei psychischen Erkrankungen verändert ist, erforscht Prof. Tobias Hauser am Universitätsklinikum Tübingen.

In der neuen Folge von Dr. med KI sprechen wir darüber, wie sich Entscheidungsprozesse in experimentellen Settings untersuchen lassen und wie sich auch die Bevölkerung im Rahmen eines Citizen-Science dabei beteiligen kann. Außerdem geht es darum, wie Entscheidungsprozesse bei psychischen Erkrankungen wie der Zwangsstörung oder der Schizophrenie verändert sind. Ein besseres Verständnis der zugrundeliegenden kognitiven und neuronalen Prozesse könnte helfen, Therapien hier gezielter einzusetzen. Wie hier mathematische Modelle von Entscheidungsprozesse wie dem Reinforcement Learning helfen, die passende Therapie auszuwählen, ist Thema dieser Folge.

Dr. Stefanie Liebe interessiert sich dafür, wie KI die Differentialdiagnose unterstützen könnte. Denn, die Diagnose dabei ist komplex: Ärztinnen und Ärzte müssen unterscheiden, ob es sich um einen epileptischen oder psychogenen Anfall handelt, und einschätzen, welche Hirn-regionen betroffen sind. Mit ihrer Arbeitsgruppe forscht Dr. Stefanie Liebe insbesondere daran, verschiedene Datenmodalitäten wie EEG und Textbeschreibungen von Anfällen mithilfe von KI zu verknüpfen und eine Einschätzung zu geben welche Art der Epilepsie vorliegen könnte.

Was kann man im Gehirn bereits erkennen, bevor eine psychische Erkrankung überhaupt sichtbar wird? Prof. Tobias Kaufmann zeigt, wie Zehntausende Gehirnscans und KI helfen, die stillen Vorboten von Depression und Schizophrenie aufzuspüren - und wie sein Projekt HealthyMom nun untersucht, was eine Fehlgeburt im Gehirn und in der Psyche von Frauen hinterlässt.

Prof. Georgia Koppe forscht an der Universität Heidelberg an verhaltensbezogenen und neuronalen Zeitreihen. In dieser Folge von Dr. med KI sprechen wir darüber, wie ein besseres Verständnis dieser Zeitreihen erlauben könnte, personalisierte Psychotherapien oder neuronale Stimulationsparadigmen auszuwählen. Dabei lernen wir zwei Forschungsprojekte von Prof. Georgia Koppe kennen:

Bei Jugendlichen mit Neigung zu negativen Gefühlen führte Prof. Georgia Koppe zusammen mit Kollaborationspartnern eine verhaltensbezogen Datenerhebung mittels EMA (Ecological Momentary Assessment) durch. Über mehrere Wochen gaben die Jugendliche täglich per Smartphone Auskunft über ihr Wohlbefinden. Auf Basis dieser Daten wurden ihnen zu bestimmten Zeitpunkten personalisierte Therapieangebote gemacht, die KI-gestützt ausgewählt wurden. In der Folge sprechen wir darüber, wie gut diese personalisierten Interventionen angenommen wurden und welche Rolle partizipative Begleitforschung dabei spielte.

Ein weiterer Schwerpunkt der Forschung von Prof. Georgia Koppe liegt auf neuronale Zeitreihen wie fMRT- und EEG-Daten, die Einblicke in die Gehirnaktivität geben. Prof. Georgia Koppe geht hier der Frage nach, wie sich solche Information nutzen lassen, Gehirnaktivität zu modellieren. Langfristiges Ziel ist es, neuromodulatorische Eingriffe, etwa Stimulationsparadigmen, zu personalisieren und so therapeutisch nutzbar zu machen.

In der ersten Folge der neuen Staffel "Dr. med KI - AI in Brain Health" sprechen wir mit Prof. Philipp Berens über KI-Forschung in der Augenheilkunde. Prof. Philipp Berens ist Direktor des Hertie Institute for AI in Brain Health in Tübingen und leitet dort das Department Data Science.

In seiner Forschung entwickelt Prof. Philipp Berens Methoden des maschinellen Lernens, um die komplexe Verschaltung von Zelltypen in der Netzhaut sowie den Verlauf von Erkrankungen wie diabetischen Retinopathie oder altersbedingte Makuladegeneration besser zu verstehen. Die KI-Anwendung, so erklärt er uns, kann vereinfacht so dargestellt werden: Eine Netzhautaufnahme dient als Input für ein KI-Model, das daraus eine Risikoeinschätzung für die Verschlechterung der Erkrankung ableitet. Darüber hinaus gibt Prof. Philipp Berens einen Einblick, wie Faktoren wie Pigmentierung und Kameratechnik die Performance der KI-Modelle beeinflussen, und ob die Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen einen echten Mehrwert für Ärztinnen und Ärzte bietet.