Eine Krankheit wie Alzheimer wird von vielen verschiedenen Faktoren beeinflusst. Und überwachte maschinelle Lernverfahren sind sehr gut darin, komplexe Muster zu erkennen. Louise Bloch, Doktorandin an der Fachhochschule Dortmund, setzt daher für eine frühe Diagnose von Alzheimer auf Machine Learning. Sie füttert ihr Programm mit Daten von mehr als 2000 Probanden, damit die Maschine soll in der Vielzahl der Gehirnscans Muster erkennen kann. Die Scans zeigen unterschiedliche Stadien der Erkrankung und wurden zum Teil auch vor einer Alzheimer-Diagnose gemacht.
Künstliche Intelligenz: Sieht Dr. Algorithmus tatsächlich mehr?
Machine Learning: Mit 100 000 Parametern etwas über Alzheimer lernen
Das von Louise Bloch entwickelte Daten-Modell 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 Patientinnen und 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 Louise Bloch überzeugt.
Maschinelle Diagnose durch Arzt bestätigen lassen
Die Diagnose oder auch eine potenzielle Alzheimer-Gefahr 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 Louise Bloch eng mit der medizinischen Fakultät der Universität Duisburg-Essen zusammen. Wie an Fachhochschulen üblich, promoviert sie kooperativ an beiden Hochschulen.
Kontakt:
Fachhochschule Dortmund
Louise Bloch
E-Mail: louise.bloch@fh-dortmund.de
https://doi.org/10.1007/s42979–022–01371-y
Vertrauenswürdige Künstliche Intelligenz: Neuer Standard VDE-AR-E 2842-61 hilft beim Entwickeln
