Künstliche Intelligenz in der Neurologie

Abstract

ZUSAMMENFASSUNG Künstliche Intelligenz (KI) kann große Datenmengen verarbeiten und interpretieren und birgt daher großes Potenzial für die Neurologie. Viele neurologische Erkrankungen erfordern umfangreiche multimodale Diagnostik und personalisierte Therapiekonzepte, die durch KI automatisiert bzw. optimiert werden können. Hinter der KI verbergen sich komplexe Algorithmen. Ziel dieser Arbeit ist es, einen Überblick über Grundbegriffe, Algorithmen und Anwendungen der KI in der Neurologie zu vermitteln. Es existiert eine Vielzahl an KI-Modellen. Besonders leistungsstark sind neuronale Netze und Transformer. Neuronale Netze können durch die Verarbeitung statischer Eingabedaten, z. B. von radiologischen Bildern, Verdachtsdiagnosen oder Prognoseeinschätzungen abgeben. Ihre Funktionsweise basiert auf einer großen Anzahl kleiner Recheneinheiten, den Neuronen, die zu Netzen angeordnet sind. Transformer hingegen können sequenzielle Daten wie Text verarbeiten und somit, z. B. basierend auf Anamnesegesprächen, Verdachtsdiagnosen ausgeben oder Befundberichte formulieren. Sie berechnen hierzu die Beziehung der einzelnen Textsegmente zueinander, sodass diese bei der Verarbeitung berücksichtigt werden können. Ein grundlegendes Verständnis der Anwendungen und Funktionsweisen der KI, aber auch der Herausforderungen und Limitationen ist für den erfolgreichen Einsatz in der neurologischen Forschung und Praxis entscheidend.

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