Können Maschinen Alzheimer erkennen?19. Oktober 2022 Louise Bloch, Doktorandin an der Fachhochschule Dortmund, arbeitet daran mit Machine Learning die Diagnostik von Alzheimer in sehr frühem Stadium zu verbessern. (Foto: Benedikt Reichel, FH Dortmund) Die Diagnose Alzheimer erfolgt oftmals erst, wenn bereits ernsthafte Probleme mit dem Gedächtnis und Denkvermögen auftreten. Um früher mit möglichen Therapien beginnen zu können, setzt Louise Bloch, Doktorandin an der Fachhochschule Dortmund, auf Machine Learning. „Computer oder genauer gesagt überwachte maschinelle Lernverfahren sind sehr gut darin, komplexe Muster zu erkennen“, sagt Informatikerin Louise Bloch. Darum könne der Einsatz von Technik bei einer heterogenen Krankheit wie Alzheimer, die von vielen verschiedenen Faktoren beeinflusst werde, einen großen Nutzen haben. An der FH Dortmund füttert die Doktorandin ihr Programm mit den Daten von insgesamt mehr als 2000 Probanden. Die Maschine soll in der Vielzahl der Gehirnscans, die unterschiedlich Stadien der Erkrankung zeigen und teils auch vor einer Alzheimer-Diagnose gemacht wurden, Muster erkennen. Das von Bloch entwickelte Datenmodell erlernt derzeit mehrere 100.000 Parameter, um die Zusammenhänge zwischen MRT-Aufnahmen, weiteren klinischen Daten und den Krankheitsstadien zu erkennen: Welche Veränderungen sind relevant? Welche Gehirnregionen wichtig? So entsteht ein neuronales Netz, das große Datenmengen auswerten kann. „Wenn dieses trainierte Verfahren dann Daten von Patienten mit unbekannter Diagnose erhält, lassen sich die Muster vergleichen und eine Diagnose erstellen“, sagt die Informatikerin. Auch ein mögliches Alzheimer-Risiko lasse sich dann prognostizieren, ist Bloch überzeugt. Die Diagnose oder auch eine potenzielle Alzheimergefahr müsse aber letztlich durch einen Arzt bestätigt werden, betont die Wissenschaftlerin. Teil ihrer Forschung an der FH Dortmund ist darum auch, wie die Daten der Maschine so aufbereitet werden können, dass sie für Mediziner transparent nachvollziehbar sind. Dabei arbeitet Bloch eng mit der medizinischen Fakultät der Universität Duisburg-Essen zusammen. Wie an Fachhochschulen üblich, promoviert sie kooperativ an beiden Hochschulen. Gerade erst hat die FH-Doktorandin zwei weitere Forschungsjahre für ihr Projekt bewilligt bekommen und Ergebnisse ihrer Arbeit zusammen mit Prof. Christoph Friedrich vom Fachbereich Informatik im Fachmagazin “SN Computer Science” veröffentlicht.
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