Die von Rudolph, Jan et al. geleitete Studie wurde im Dezember 2024 im Alzheimer’s & Dementia: Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring Journal veröffentlicht. Die Studie liefert Hinweise für die Relevanz KI-gestützter Volumetrie in der Diagnose von Alzheimer (AD) und frontotemporaler Demenz (FTD). Das Modul Hirnvolumetrie der KI-gestützten Lösung mdbrain ermöglicht eine automatische Segmentierung der Hirnlappen und vergleicht die Ergebnisse unter Berücksichtigung von Alter und Geschlecht, was eine schnellere und präzisere Befundung unterstützt.
Mehr Präzision, weniger Fehler
Die Studie analysierte die diagnostische Leistung von mdbrain anhand von 55 Patient:innen (AD: 17, FTD: 18, gesunde Kontrollen: 20). Die diagnostische Genauigkeit verbesserte sich durch den Einsatz von KI signifikant. Die Scans wurden von zwei Fachärzten für Neuroradiologie (BCNR), zwei Fachärzten für Radiologie (BCR) und drei Assistenzärzten für Radiologie (RR) in zwei Durchgängen bewertet: zunächst ohne KI-Unterstützung und anschließend mit.
Die diagnostische Genauigkeit für Alzheimer (AD) verbesserte sich signifikant (Fläche unter der Kurve stieg von 0,800 auf 0,926; p < 0,05).
Die Anzahl korrekter Diagnosen nahm zu (p < 0,01), während Fehldiagnosen reduziert wurden (p < 0,03).
Bei der Diagnose frontotemporaler Demenz (FTD) verbesserte sich die diagnostische Übereinstimmung insgesamt (p < 0,01), und sowohl neuroradiologische Expert:innen (BCNR: p < 0,02) und auch Fachradiolog:innen (BCR: p < 0,05) stellten deutlich mehr korrekte Diagnosen.
Radiolog:innen aller Erfahrungsstufen profitieren von der KI-Unterstützung, einschließlich der BCNR.
Effizienzgewinn dank KI
Neben der gesteigerten diagnostischen Präzision verkürzte das KI-Tool mdbrain die Verarbeitungszeit der Gehirnvolumetrie erheblich auf unter fünf Minuten. Durch die vollständige Integration in das PACS-System unterstützt es die klinische Entscheidungsfindung in Echtzeit und stellt damit eine wertvolle Ergänzung zur Demenzdiagnostik dar.
