Verbesserung der Hirnschrittmachertherapie durch KI
Die Tiefe Hirnstimulation (THS) ist eine effektive, neuromodulatorische Therapie bei Morbus Parkinson, essentiellem Tremor und Dystonie. Intrakranielle Messungen von Hirnaktivität im Rahmen des chirurgischen Eingriffes haben maßgeblich zum Verständnis der Elektrophysiologie und der funktionellen Neuroanatomie von Bewegungsstörungen beigetragen. Doch trotz der wichtigen Beiträge zur Grundlagenforschung, haben die so erlangten Erkenntnisse bisher wenig Einfluss auf die klinische Praxis. Unser Projekt zielt darauf ab, diese Situation zu verändern. Ziel ist es, für viele Patienten über elektrophysiologische und bildgebende Verfahren zahlreiche Informationen über das individuelle Krankheitsbild zu sammeln, diese in eine strukturiere Datenbank zu integrieren und mittels Algorithmen des maschinellen Lernens klinisch relevante Vorhersagen zu treffen, beispielsweise zur optimalen Einstellung eines THS-Systems. Auf diese Weise kann das Projekt die klinische Entscheidungsfindung unterstützen und gleichzeitig neue Einblicke in die Zusammenhänge zwischen Elektrophysiologie/Bildgebung und Symptomen liefern. Das Projekt wird durch die Brunhilde Moll Stiftung gefördert.