KI liest Krankenakten und sagt vorher, welchen Typ Alzheimer oder Parkinson jemand entwickeln wird
Alzheimer und Parkinson sind keine einheitlichen Krankheiten, sondern jeweils eine Gruppe von Subtypen, von denen jeder einen eigenen Verlauf, eigene Risikofaktoren und ein eigenes genetisches Profil hat. Für Einheitstherapien ist das eine schlechte Nachricht, für eine frühe Unterscheidung der Subtypen jedoch eine gute. Forschende haben nun ein KI-System entwickelt, das Patientenakten auswertet und für Alzheimer wie für Parkinson jeweils fünf klar voneinander abgrenzbare Subtypen erkennt, lange bevor die Krankheit ihr schlimmstes Stadium erreicht.
Eine KI, die Muster erkennt, die Menschen übersehen
Die Forschenden setzten ein sogenanntes Transformer-Modell ein, dieselbe Technologie, die großen Sprachmodellen wie ChatGPT zugrunde liegt, trainierten es jedoch auf elektronischen Krankenakten. Sie fütterten das System mit den Krankheitsgeschichten Tausender Patientinnen und Patienten: Diagnosen, Medikamente, Symptome, Laborbefunde und Begleiterkrankungen. Aus dieser Datenmenge lernte das Modell, Muster zu erkennen, die dem Ausbruch von Alzheimer oder Parkinson vorausgehen, das sogenannte Prodrom, die stille Anlaufphase der Krankheit, bevor sie sich vollständig zeigt.
Die Ergebnisse waren bemerkenswert. Die KI identifizierte für Alzheimer wie für Parkinson jeweils fünf klar unterscheidbare Subtypen, jeder mit einer einzigartigen Abfolge früher Signale, begleitender Erkrankungen und genetischer Merkmale. Manche Subtypen zeigten frühe Herz-Kreislauf-Probleme, andere waren stärker durch psychiatrische Symptome oder Stoffwechselstörungen geprägt. Diese frühen Signale steckten in den Akten, teils Jahre vor einer offiziellen Diagnose, waren aber bislang nie als Teile derselben Krankheitsgeschichte erkannt worden.
Personalisierte Versorgung beginnt mit der richtigen Diagnose
Warum spielt es eine Rolle, welchen Subtyp jemand hat? Weil es bedeutet, dass auch die Behandlung unterschiedlich ausfallen kann. Wenn Ärztinnen und Ärzte wissen, dass eine bestimmte Alzheimer-Variante stark mit Entzündungsprozessen zusammenhängt, während eine andere vor allem durch eine Stoffwechseldysregulation angetrieben wird, können sie gezielter eingreifen, mit dem richtigen Medikament zum richtigen Zeitpunkt. Das ist das Versprechen der personalisierten Medizin, und KI macht dieses Versprechen nun greifbarer als je zuvor.
Darin liegt echte Hoffnung: Die eigene Krankenakte enthält möglicherweise bereits Hinweise auf ein erhöhtes Risiko für eine neurodegenerative Erkrankung, lange bevor sich Symptome zeigen. Werden solche Werkzeuge weiterentwickelt und in der klinischen Praxis eingesetzt, könnte Früherkennung zur Routine werden, nicht nur für Menschen mit deutlich erhöhtem genetischem Risiko, sondern für alle. Die Zukunft der Demenzprävention beginnt mit Daten, die bereits vorhanden sind. Wir lernen gerade erst, sie zu lesen.