KI im Smartphone erkennt Alzheimer und Parkinson früh

Smartphones sollen neurodegenerative Krankheiten wie Alzheimer und Parkinson künftig Jahre vorher erkennen. Möglich macht das eine KI, die subtile Veränderungen in Sprache und Gang analysiert. Diese digitalen Biomarker könnten die Früherkennung revolutionieren.

So funktioniert die stille Diagnose

Die Technologie nutzt Sensoren, die bereits in jedem modernen Handy stecken. Das Gyroskop und der Beschleunigungssensor zeichnen Bewegungsdaten auf – von der Gehgeschwindigkeit bis zur Armbewegung. Parallel analysiert das Mikrofon Sprachproben auf Tonhöhe, Tempo und Wortwahl.

Eine speziell trainierte KI sucht in diesen Daten nach winzigen Abweichungen. Diese sind für das menschliche Auge oder Ohr unsichtbar, gelten aber als frühe Warnsignale für neurologische Störungen. Das Smartphone wird so zum unauffälligen Gesundheitsmonitor.

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Parkinson, Alzheimer, ALS: Ein breites Feld

Das Anwendungsspektrum ist groß. Besonders bei Parkinson ist die Methode vielversprechend: Bis zu 89 Prozent der Patienten entwickeln Sprachstörungen. Eine KI der University of Rochester erkannte die Krankheit in einer Studie anhand nur zweier Sätze mit 86-prozentiger Trefferquote.

Auch für Alzheimer-Forschung ist die Sprachanalyse ein Hoffnungsträger. Erste Anzeichen wie Wortfindungsstörungen oder ein vereinfachter Satzbau könnten so früh erkannt werden. Projekte zu ALS und Frontotemporaler Demenz verfolgen ähnliche Ansätze.

Forschung treibt die Entwicklung voran

Mehrere große Initiativen arbeiten an der Umsetzung:
* Das europäische Projekt „AD RIDDLE“ erforscht mit einem Budget von über 31 Millionen Euro KI-gestützte Diagnostik für Alzheimer.
* Das Deutsche Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) untersucht den Einsatz von Sprachanalysen bei ALS.
* Das Fraunhofer-Institut entwickelt mit „ParkProReakt“ eine Plattform zur Verlaufskontrolle bei Parkinson.

Vom reagieren zum vorbeugen

Die Technologie markiert einen Paradigmenwechsel: Statt auf Symptome zu warten, ermöglicht sie eine kontinuierliche und proaktive Überwachung. Das verspricht nicht nur eine frühere Diagnose, sondern auch eine objektivere Bewertung von Therapieerfolgen.

Doch der Weg in die Praxis ist noch lang. Bevor Apps als Diagnosewerkzeuge zugelassen werden, müssen ihre Algorithmen in großen klinischen Studien validiert werden. Zudem stehen Fragen des Datenschutzes und der ethischen Implikationen einer Algorithmen-Diagnose im Raum.

Langfristig könnten nicht nur Smartphones, sondern auch Smart-Home-Geräte wie Sprachassistenten in die Analyse einbezogen werden. Das Ziel ist ein umfassendes, digitales Bild der individuellen Gesundheit.

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