«Wir haben durch innovative Ansätze wie künstliche neuronale Netze grosse Fortschritte erzielt.»
Im nachfolgenden Interview erklärt Prof. Dr. med. Hans-Jürgen Huppertz, Leitender Arzt für Neurologie an der Klinik Lengg, welche neuartigen Verfahren dabei helfen, MRI-Datensätze zu analysieren, um zuvor unsichtbare Hirnschädigung zu identifizieren.
Herr Professor Huppertz, welche Besonderheiten hat die Diagnosestellung bei Epilepsien?
Epileptische Anfälle oder unklare anfallsartige Symptome sind – wie der Name impliziert – vorübergehend. Meist treten sie nicht während der Sprechstunde auf und wir müssen uns mit ausführlichen Fragen ein möglichst detailliertes Bild von den Anfällen schaffen. Zusätzlich nutzen wir diagnostische Verfahren wie EEG und MRI, um eine präzise Diagnose zu stellen.
Unser aktuelles Forschungsprojekt nutzt die Möglichkeiten der «künstlichen Intelligenz», um die umfangreichen MRI Datensätze noch besser auszuwerten.
Ihr Forschungsschwerpunkt liegt in der Analyse von MRI-Datensätzen...
Ja, wir haben an unserer Klinik verschiedene Verfahren aufgebaut bzw. weiterentwickelt, um MRI-Bilder des Hirns computergestützt besser auszuwerten. In den vergangenen Jahren konnten wir mit diesen Methoden bei Dutzenden von Patientinnen und Patienten, deren Epilepsien ohne klaren Ursprung blieben, die zuvor unsichtbaren, verantwortlichen Hirnschädigungen finden. Dadurch eröffnete sich für viele der Betroffenen erstmals eine neue Behandlungsperspektive.
Gibt es aktuelle Innovationen in diesem Bereich?
Unser aktuelles Forschungsprojekt nutzt die Möglichkeiten der «künstlichen Intelligenz», um die umfangreichen MRI Datensätze noch besser auszuwerten. Wir haben ein künstliches neuronales Netz mit vorhandenen MRI-Bildern spezifisch trainiert, damit es minimale Fehlbildungen der Hirnrinde automatisiert aufspüren kann. Die bisherigen Anwendungen sind vielversprechend: Bei einigen Patientinnen und Patienten konnten so zuvor unerkannte Fehlbildungen identifiziert werden.