Neue Studie: innovativer Ansatz nutzt KI für nicht-invasive Überwachung von Hirndruck nach Trauma

Lesezeit: 2 Minuten
Durch Ernst Müller
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Medizinisches Gerät zur Überwachung der Gehirnaktivität mit Gehirngrafik.

BerlinForscher der Johns Hopkins Medizin haben eine neue, weniger invasive Methode zur Messung des Hirndrucks (ICP) bei Patienten mit Gehirnverletzungen entdeckt. Diese Technik nutzt Künstliche Intelligenz (KI) und könnte die derzeit gebräuchlichen, invasiveren Verfahren ersetzen.

Aktuelle Methoden zur Überwachung des ICP erfordern das Bohren in den Schädel, um eine externe Ventrikeldrainage (EVD) oder einen intraparenchymalen Hirndruckmonitor (IPM) einzusetzen. Diese Eingriffe sind mit erheblichen Risiken verbunden.

  • Versehentliche Katheterplatzierung: Risiko von 15,3%
  • Infektion: Risiko von 5,8%
  • Blutungen: Risiko von 12,1%

Diese Verfahren erfordern erfahrene Chirurgen und spezielle Werkzeuge, die nicht immer verfügbar sind. Die neue Forschung bietet eine vielversprechende und einfachere Alternative.

Ein Team der Johns Hopkins University unter der Leitung von Dr. Robert Stevens setzte Künstliche Intelligenz ein, um wichtige Daten über hohen Hirndruck ohne invasive Methoden zu erhalten. Sie vermuteten, dass schwere Hirnverletzungen und hoher Hirndruck die Herz- und Blutflussmuster aufgrund von Problemen mit dem zentralen autonomen Nervensystem verändern könnten. Dies deutet darauf hin, dass Daten aus dem Körper außerhalb des Gehirns dabei helfen könnten, die Hirndruckwerte zu verstehen.

Sie untersuchten die Beziehungen zwischen der ICP-Wellenform und drei anderen physiologischen Wellenformen, die häufig in Intensivstationen aufgezeichnet werden.

  • Invasive arterielle Blutdruckmessung (ABP)
  • Photoplethysmographie (PPG)
  • Elektrokardiographie (EKG)

Die Forscher nutzten diese Datensätze, um verschiedene Deep-Learning-Algorithmen zu trainieren. Die Ergebnisse zeigten, dass KI den ICP-Wert anhand dieser extrakraniellen Signale genau vorhersagen konnte. Deren Wirksamkeit war vergleichbar oder sogar besser als aktuelle invasive Verfahren.

Nicht-invasive ICP-Überwachung ist eine bedeutende Verbesserung. Sie könnte leichter verfügbar sein, insbesondere in Regionen ohne die notwendigen Werkzeuge für die derzeitigen, chirurgisch basierten Methoden.

Dr. Stevens ist der Ansicht, dass diese KI-Methode nach vollständiger Überprüfung die Überwachung des Hirndrucks erleichtern könnte. Dadurch könnten mehr Patienten schnell und effektiv behandelt werden, was die Heilungschancen bei schweren Hirnverletzungen, Schlaganfällen oder einem Flüssigkeitsansammlung im Gehirn verbessern würde.

Die Studie wurde in der Zeitschrift Computers in Biology and Medicine veröffentlicht. An der Untersuchung beteiligten sich mehrere Experten, darunter die Absolventen des Biomedizintechnikstudiums Shiker Nair, Alina Guo, Arushi Tandon und Joseph Boen, der Masterstudent Meer Patel, die fortgeschrittenen Biomedizintechnik-Studierenden Atas Aggarwal, Ojas Chahal und Sreenidhi Sankararaman, Professor Nicholas D. Durr, der Neurochirurg in Ausbildung Tej D. Azad und Professor Romain Pirracchio von der University of California, San Francisco.

Die nichtinvasive Überwachung des Hirndrucks bietet eine sicherere Methode zur Kontrolle des Hirndrucks. Diese neuartige Methode könnte die Versorgung von Menschen mit schweren Hirnverletzungen revolutionieren. Ein vielfältiges Expertenteam arbeitet daran, diese Technologie in die medizinische Praxis zu integrieren.

Die Studie wird hier veröffentlicht:

http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2024.108677

und seine offizielle Zitation - einschließlich Autoren und Zeitschrift - lautet

Shiker S. Nair, Alina Guo, Joseph Boen, Ataes Aggarwal, Ojas Chahal, Arushi Tandon, Meer Patel, Sreenidhi Sankararaman, Nicholas J. Durr, Tej D. Azad, Romain Pirracchio, Robert D. Stevens. A deep learning approach for generating intracranial pressure waveforms from extracranial signals routinely measured in the intensive care unit. Computers in Biology and Medicine, 2024; 177: 108677 DOI: 10.1016/j.compbiomed.2024.108677
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