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Erschienen in: Der Nervenarzt 8/2018

03.08.2018 | Magnetresonanztomografie | Leitthema

„Big Data“ und künstliche Intelligenz zur Diagnoseunterstützung bei atypischer Demenz

verfasst von: Dr. K. Egger, M. Rijntjes

Erschienen in: Der Nervenarzt | Ausgabe 8/2018

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Zusammenfassung

Die Differenzialdiagnose bei atypischer Demenz ist schwierig. Bildgebend diagnostisch stellt die Positronenemissionstomographie (PET) immer noch den Goldstandard dar. Laut der aktuellen Studienlage ist jedoch die Magnetresonanztomographie (MRT) unter Verwendung neuer Big-Data- und „Machine-learning“-Methoden dem Fluordesoxyglucose(FDG)-PET nahezu ebenbürtig. Bei atypischen Fällen, speziell bei jüngeren Patienten und zur Verlaufskontrolle, ist somit das MRT der Computertomographie (CT) vorzuziehen. In der klinischen Routine anwendbare, effiziente MRT-Verfahren sind z. B. die automatisierte Volumetrie anatomischer 3‑D-Sequenzen sowie eine neue MRT-Perfusionsmethode ohne Kontrastmittelgabe, namens „arterial spin labelling“ (ASL). Nicht zuletzt aufgrund der rasch wachsenden Biomarker-Datenmenge besteht die Notwendigkeit computergestützter Big-Data-Analysen und künstlicher Intelligenz. Nur durch eine schnelle Analyse der vielfältigen und rasch zunehmenden Menge an klinischen, bildgebenden, epidemiologischen, molekulargenetischen, aber auch ökonomischen Daten kann neues Wissen zur Krankheitsentstehung, Prävention und Therapie generiert werden. Wesentliche Voraussetzungen für eine flächendeckende Etablierung vielversprechender Analysemethoden sind jedoch die allgemeine technische Verfügbarkeit, die qualitativ hochwertige Homogenisierung der zugrunde liegenden Daten und die Verfügbarkeit großer Vergleichsdatenmengen.
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Metadaten
Titel
„Big Data“ und künstliche Intelligenz zur Diagnoseunterstützung bei atypischer Demenz
verfasst von
Dr. K. Egger
M. Rijntjes
Publikationsdatum
03.08.2018
Verlag
Springer Medizin
Erschienen in
Der Nervenarzt / Ausgabe 8/2018
Print ISSN: 0028-2804
Elektronische ISSN: 1433-0407
DOI
https://doi.org/10.1007/s00115-018-0568-3

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