Unter der Federführung des Department of Psychology der University of Cambridge ist Wissenschaftlern ein Durchbruch in der Alzheimer-Prognosen gelungen.

Das KI-basierte Tool kann mit einer etwa 80-prozentigen Genauigkeit einen Alzheimer-Prognose bei Patienten mit leichten kognitiven Störungen vorhersagen.

Das Modell, ein prädiktives prognostisches Modell (PPM), nutzt leicht zugängliche und kostengünstige Daten wie kognitive Tests und strukturelle MRT-Scans. Es wurde mit relevanten klinischen Prädiktoren wie grauer Substanzatrophie und kognitiven Skalen trainiert, die sowohl in Forschungs- als auch in klinischen Umgebungen häufig verwendet werden. Die Vorhersagen des Modells wurden mit Daten aus mehreren Gedächtniskliniken in verschiedenen Ländern, darunter Großbritannien und Singapur, getestet und validiert.

Die Ergebnisse zeigen, dass das Modell robust vorhersagen kann, ob Patienten in frühen Krankheitsstadien stabil bleiben oder zu Alzheimer fortschreiten werden. Das Modell erwies sich als präziser als traditionelle klinische Marker und reduzierte die Fehldiagnoserate erheblich. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Modell eine vielversprechende Anwendung in der klinischen Praxis finden könnte und somit zu einer verbesserten Versorgung von Patienten mit Demenz beiträgt.