Der sogenannte Uhrentest gilt als klassisches Diagnosetool wenn es um die Diagnosestellung einer Demenz geht. Informatiker der Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) haben nun ein Programm entwickelt, welches die Auswertung des Tests unterstützt und damit die Diagnosestellung vereinfachen könnte. Eine App ist bereits in Planung.
Beim Uhrentest geht es darum die kognitiven Fähigkeiten der Patienten zu ermitteln und Demenz und Orientierungsstörungen zu erkennen. Es handelt sich dabei um ein standardisiertes Verfahren: Die Patienten werden gebeten eine einfache Uhr inklusive Zifferblatt zu zeichnen. Oftmals sollen auch nur die entsprechenden Zahlen in einen bereits vorgefertigten Kreis eingetragen werden. Anschließend soll eine vom Personal genannte Uhrzeit eingezeichnet werden.
Anhand der Zeichnung können einige Rückschlüsse auf die Kognition gezogen werden: So können bei einer Demenz beispielsweise die Zahlen in falscher Anordnung eingetragen werden oder die Uhr gänzlich vom herkömmlichen Bild abweichen. Das Maß der Abweichung dient dann der Ermittlung des Ausmaßes der Hirnfunktionsstörung.
Bei der Bewertung des Tests werden normalerweise Punkte von eins bis sechs vergeben – ähnlich wie Schulnoten. Ab einer drei ist die Uhr fehlerhaft gezeichnet und es wird von einer kognitiven Störung mit relevantem Ausmaß gesprochen. Diese ist oft Anzeichen einer Demenz und kann wertvolle Hinweise bei der Diagnosestellung liefern.
Die Auswertung lässt jedoch einen gewissen Spielraum zu und kann von verschiedenen Personen unterschiedlich bewertet werden – dadurch weist das Verfahren einige Unsicherheiten auf. Doch damit könnte bald Schluss sein: Die Informatiker der FAU haben ein Verfahren entwickelt, welches die Auswertung digital unterstützen soll. Dadurch könnten Ergebnisse besser verglichen und die Testergebnisse beschleunigt werden.
Insgesamt wurden 2500 Uhrentests in künstliche neuronale Netzwerke eingespeist. Diese sollen die Ergebnisse nun schnell und zuverlässig auswerten können. Die Uhrentests stammen aus der Praxis von Professor Markus Weih, er ist Facharzt für Neurologie und Psychiatrie und externes Mitglied des Lehrstuhls für Neurologie der FAU. Die ermittelten Daten wurden schließlich am Lehrstuhl für Mustererkennung digitalisiert.
Über 1000 Probeläufe hat die KI mittlerweile absolviert und dabei eine hohe Trefferquote erzielt. „In über 96 Prozent der Fälle ordnen die neuronalen Netzwerke richtig zu, ob es sich um einen nicht-pathologischen oder einen pathologischen Befund handelt.“ Das zugeordnete Krankheitsstadium war in über 98 Prozent der Testläufe korrekt.
Das Verfahren könnte schon bald in der Praxis zum Einsatz kommen: Denn als nächstes will das Team medizinisches Personal mit einer App bei der Diagnosestellung unterstützen. „Das Personal muss natürlich auch künftig den Uhrentest kennen und standardisiert anwenden.“ Anschließend könne der Test abfotografiert und mithilfe der App sofort ausgewertet werden. Über die App soll außerdem die Möglichkeit bestehen eine Zweitmeinung einzuholen, um die Zuverlässigkeit der Diagnose, sowie die Graduierung und Abgrenzung zu verbessern.
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