Künstliche Intelligenz in der Neurologie

Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in die neurologische Praxis ist ein Paradigmenwechsel in der Neurologie, indem sie die diagnostische Exaktheit verbessert, die Behandlungsstrategien optimiert und die langfristige Überwachung von Patient:innen erheblich erweitert. Im Fokus des vorliegenden Artikels stehen die derzeitigen Anwendungsfelder von KI in der Neurologie, die hauptsächlich in der Diagnose und dem Management von multipler Sklerose (MS) und Schlaganfällen liegen. Darüber hinaus untersucht der Text die Anwendung von KI in neurodiagnostischen Verfahren, beispielsweise der Messung der Nervenleitgeschwindigkeit, der Elektromyographie (EMG) und der Elektroenzephalographie (EEG). Des Weiteren analysiert er die Relevanz von KI-gesteuerter tragbarer Technik in der Überwachung von Erkrankungen, beispielhaft in der Parkinson-Krankheit. KI-unterstützte Diagnosetools ermöglichen es Neurolog:innen, differenziertere Diagnosen vorzunehmen und maßgeschneiderte Therapieansätze anzubieten, was unweigerlich zu verbesserten therapeutischen Resultaten beiträgt.