Die Deutsche Gesellschaft für Klinische Neurophysiologie und Funktionelle Bildgebung (DGKN) e. V. hat im Rahmen ihres Kongresses für Klinische Neurowissenschaften 2024 in Frankfurt Prof. Dr. med. Dagmar Timmann-Braun mit dem Große Forschungspreis der DGKN ausgezeichnet. Die Professorin für Experimentelle Neurologie an der Klinik für Neurologie der Universitätsmedizin Essen erforscht die Funktion des Kleinhirns am Beispiel von PatientInnen mit Störungen der Bewegungskoordination (Ataxien) unter Einsatz von funktioneller Bildgebung. Prof. Dr. med. Oliver Pogarell, Facharzt für Psychiatrie und Psychotherapie sowie Neurologie am LMU Klinikum München, wurde für sein Engagement in der klinisch-neurophysiologischen Fortbildung mit dem Fortbildungspreis der DGKN-Fortbildungsakademie geehrt.
Künstliche Intelligenz (KI) kann auf Basis von MRT-Bildern individuelle Aussagen über Diagnosen, kognitive Leistungsfähigkeit und Persönlichkeitsmerkmale treffen, wie Wissenschaftlerteams des Forschungszentrums Jülich gemeinsam mit dem Institut für Systemische Neurowissenschaften der HHU Düsseldorf zeigen [1,2]. Sogar die individuelle Abschätzung von Prognose und Verlauf einer neurologischen Erkrankung scheint durch den Einsatz von KI bei der Analyse der Bildgebung möglich zu werden [1,2]. „Das Potenzial der neuen Verfahren für die frühe Diagnose und Therapie ist enorm“, sagt Prof. Dr. Simon Eickhoff, Direktor des Instituts für Neurowissenschaften und Medizin am Forschungszentrum Jülich und Leiter des Instituts für Systemische Neurowissenschaften an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf. Anlässlich des Kongresses für Klinische Neurowissenschaften der Deutschen Gesellschaft für Klinische Neurophysiologie und Funktionelle Bildgebung (DGKN) e. V. beleuchtet er den aktuellen Stand der Technik, die Möglichkeiten, aber auch die Grenzen. „Ziel ist es, eine leistungsfähige und sichere KI für die individualisierte Diagnostik zu entwickeln. Dazu müssen wir auch ethische und rechtliche Fragen transparent diskutieren", betont der Experte.
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen sind längst in der Neurologie angekommen und verbessern maßgeblich die Versorgung, Therapie und den Alltag neurologisch erkrankter Menschen. Auf der Pressekonferenz der Deutschen Gesellschaft für Klinische Neurophysiologie und Funktionelle Bildgebung (DGKN) stellte DGN-Präsident Prof. Dr. Lars Timmermann konkrete Beispiele aus dem Bereich der Parkinson-Erkrankung vor. KI-Algorithmen können schon heute das Therapieansprechen auf die Tiefe Hirnstimulation (THS) vorhersagen, die implantierten Elektroden in Echtzeit optimal einstellen oder bei Parkinson-Betroffenen frühzeitig ein erhöhtes Demenzrisiko erkennen.
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