„Nicht einfach als Alterserscheinung abtun“ – KI zur Erkennung behandelbarer kognitiver Beeinträchtigungen mit einer Sensitivität von 92 %

Die Schritte eines Familienmitglieds sind kleiner geworden. Die Denkzeit hat sich verlängert, und es kommt häufiger vor, dass die Toilette nicht rechtzeitig erreicht wird.

Einzeln betrachtet könnten diese Veränderungen als altersbedingt erscheinen. Doch hinter solchen Veränderungen könnte sich eine Krankheit namens „Normaldruckhydrozephalus“ verbergen. Diese Erkrankung kann durch eine geeignete Diagnose und Behandlung verbessert werden.

Als Unterstützung zur Entdeckung dieser Krankheit wird an der Analyse von Gehirnbildern durch künstliche Intelligenz (KI) geforscht. AD HOC NEWS aus Deutschland berichtete am 17. Oktober 2026 über die Erkennung von Normaldruckhydrozephalus mittels CT-Bildern und die Ergebnisse der damit verbundenen Demenz-KI-Forschung.

Die in der Überschrift genannte Zahl „Sensitivität 92 %“ klingt vielversprechend, doch um ihre Bedeutung richtig zu verstehen, muss man wissen, was die KI misst und unter welchen Bedingungen sie bewertet wurde.

Was ist Normaldruckhydrozephalus? – Auch andere Veränderungen als Gedächtnisverlust können Hinweise sein

Normaldruckhydrozephalus ist eine Erkrankung, bei der sich die Ventrikel aufgrund von Anomalien im Kreislauf und der Absorption von Gehirn-Rückenmarksflüssigkeit erweitern, was zu Beeinträchtigungen des Gehens und der kognitiven Funktionen führt. Es gibt Formen, die nach einer Subarachnoidalblutung auftreten, sowie solche ohne erkennbare Ursache, die als „idiopathisch“ bezeichnet werden.

Zu den typischen Symptomen gehören Gangstörungen, kognitive Beeinträchtigungen und Harninkontinenz. Allerdings treten nicht bei allen Betroffenen alle drei Symptome auf.

Beim Gehen können Veränderungen wie kleinere Schritte, das Schleifen der Füße auf dem Boden und Unsicherheiten beim Richtungswechsel beobachtet werden. Bei den kognitiven Funktionen kann es neben Gedächtnisverlust auch zu Schwierigkeiten bei der Aufrechterhaltung der Aufmerksamkeit und zu verlangsamtem Denken und Arbeiten kommen. Bei der Blasenfunktion können plötzlicher starker Harndrang, häufige Toilettengänge und unkontrolliertes Wasserlassen Hinweise sein.

Diese Symptome können auch bei anderen Erkrankungen auftreten. Daher ist es wichtig, die Symptome nicht nur aufgrund ihrer Kombination selbst zu diagnostizieren, sondern auch nicht die Verbindung zwischen Gedächtnisproblemen und Veränderungen beim Gehen oder Wasserlassen zu ignorieren.

Die KI sucht nach kleinen Referenzpunkten zur genauen Messung von Gehirnbildern

In der vorgestellten Forschung der Universität von Minnesota, USA, wurde ein System entwickelt, das automatisch kleine Strukturen namens „vordere Kommissur“ und „hintere Kommissur“ in CT-Bildern identifiziert.

Obwohl die Fachbegriffe schwer verständlich sind, dienen sie als Markierungen zur standardisierten Messung der Gehirnform. Selbst wenn der Kopf beim Fotografieren unterschiedlich geneigt ist, kann die Form und Größe der Ventrikel anhand eines gemeinsamen Standards bewertet werden, was die Vergleichbarkeit verbessert.

In der Studie wurden 427 CT-Bilder von 340 Personen verwendet, wobei die durchschnittliche Abweichung der Positionen intern bei der vorderen Kommissur 1,64 mm und bei der hinteren Kommissur 1,49 mm betrug. Die Leistung bei der Positionsbestimmung wurde auch mit zwei anderen Datensätzen überprüft.

Das Hauptresultat ist, dass die KI in der Lage ist, Referenzpunkte in den Bildern zu finden und diese Positionen zur Messung von Merkmalen zu nutzen, die bei der Erkennung von Krankheiten hilfreich sind. Es wurde nicht als Technologie präsentiert, die menschliche Diagnosen vollständig ersetzt.

„Sensitivität 92 %“ bedeutet nicht, dass 92 % der Menschen geheilt werden

Zur Unterscheidung von Normaldruckhydrozephalus, Alzheimer-Krankheit, posttraumatischer Hirnvolumenreduktion und Kopfschmerzen wurden Bilder von 238 Personen verwendet.

In dieser Bewertung betrug die Sensitivität zur Unterscheidung von Normaldruckhydrozephalus von anderen Gruppen 92 %, die Spezifität 87 % und die Genauigkeit 89 %.

Sensitivität ist ein Maß dafür, wie viele Personen mit der betreffenden Krankheit als positiv erkannt werden. Betrachtet man 100 Patienten unter denselben Bedingungen, werden etwa 92 gefunden und etwa 8 übersehen. Andererseits bedeutet eine Spezifität von 87 %, dass von 100 Personen ohne die betreffende Krankheit etwa 87 als negativ eingestuft werden und etwa 13 fälschlicherweise als positiv.

Daher kann man nicht daraus schließen, dass „bei einem positiven Ergebnis eine 92%ige Wahrscheinlichkeit für Normaldruckhydrozephalus besteht“ oder dass „92 % bei Behandlung geheilt werden“.

Auch die Vergleichsgruppe beeinflusst die Ergebnisse. In der Studie betrug die Sensitivität bei einem Vergleich nur zwischen Normaldruckhydrozephalus und Alzheimer-Krankheit 83 %. Die Zahl von 92 % bei mehreren Vergleichsgruppen repräsentiert nicht die Schwierigkeit aller Differentialdiagnosen.

Die extern bestätigte Positionsbestimmung der Referenzpunkte und die Bewertung der Krankheitsunterscheidung bei 238 Personen sind separate Prüfungen. Es kann nicht pauschal gesagt werden, dass „Normaldruckhydrozephalus in anderen Krankenhäusern mit einer Sensitivität von 92 % erkannt wurde“.

Bei einer anderen Demenz-KI verschlechterte sich die Leistung bei externen Daten

Der Originalartikel stellt neben der Forschung zu Normaldruckhydrozephalus auch andere KI-Forschungen zu Alzheimer-Krankheit vor. Diese verwenden nicht dasselbe System und untersuchen unterschiedliche Krankheiten und Fragestellungen.

Eine davon, „ConvNeXt–KAN“, ist eine Studie zur Klassifizierung von Demenzstadien anhand von Gehirn-MRT-Bildern. In internen Tests betrug die Genauigkeit 94,5 %, sank jedoch auf 61,6 %, als andere Bilddaten ohne zusätzliche Anpassungen verwendet wurden.

Darüber hinaus erkennt die Studie an, dass bei internen Daten mehrere Bildschnitte derselben Person sowohl für das Training als auch für die Bewertung verwendet werden könnten. Dies könnte dazu führen, dass die Fähigkeit zur Diagnose unbekannter Patienten überschätzt wird.

Wenn man hohe Zahlen sieht, ist es wichtig zu fragen, ob sie nicht nur „wie viel Prozent“ betragen, sondern auch, ob sie bei Patienten, die nicht für das Training verwendet wurden, reproduziert werden konnten und ob sie auch mit Bildern aus anderen Einrichtungen verwendet werden konnten.

Dieses Ergebnis beweist nicht, dass die KI für Normaldruckhydrozephalus auf ähnliche Weise an Leistung verliert. Es zeigt jedoch, warum externe Validierung bei der Bewertung medizinischer KI im Allgemeinen unverzichtbar ist.

Auch bei der Kombination von Bildern und klinischen Informationen gibt es Bewertungsfallen

Eine weitere Studie, „MEMOIR-VLM“, kombiniert MRI-Bilder mit Informationen aus kognitiven Funktionstests.

In der internen Bewertung zur Unterscheidung von Personen mit und ohne erhaltene kognitive Funktionen wurde eine balancierte Genauigkeit von 91,3 % berichtet. Bei der Dreiklassifizierung, einschließlich leichter kognitiver Beeinträchtigungen, betrug sie jedoch 68,2 %. Je mehr Kategorien hinzugefügt werden und je unklarer die Grenzen sind, desto schwieriger wird die Aufgabe.

In dieser Studie wurde auch das Problem untersucht, dass diagnostische Informationen, die als Antworten dienen, in die Eingaben einfließen könnten, was die Ergebnisse scheinbar verbessert. Dies ist vergleichbar mit der Überprüfung, ob in Prüfungsfragen Hinweise auf die Antworten enthalten sind.

Die Fähigkeit der KI, flüssige Erklärungen zu liefern, unterscheidet sich von ihrer Fähigkeit, unbekannte Patienten korrekt zu bewerten. In der Medizin sind nicht nur plausible Antworten erforderlich, sondern auch eine Überprüfung, welche Informationen diese Antworten stützen und unter welchen Bedingungen sie zuverlässig sind.

Was in sozialen Medien zu sehen ist, sind Unsicherheiten bei der Diagnose und Erwartungen an die Behandlung

Es konnten keine ausreichenden direkten Reaktionen in sozialen Medien auf die Berichterstattung über die Studie mit „Sensitivität 92 %“ festgestellt werden. Daher werden hier Beiträge von Familienmitgliedern von Patienten mit Normaldruckhydrozephalus vorgestellt. Diese spiegeln nicht die Reaktionen auf die aktuelle Studie oder die allgemeine öffentliche Meinung wider.

In der Hydrocephalus-Community auf Reddit fragte eine Familie, deren Vater in einer MRT-Untersuchung auf Normaldruckhydrozephalus hingewiesen wurde, „was als nächstes zu tun ist“, obwohl keine endgültige Diagnose vorliegt.

Der Beitragende war unsicher, ob die kognitiven Veränderungen durch die Krankheit, Medikamente oder eine depressive Verstimmung verursacht wurden. In den Antworten wurde empfohlen, einen Spezialisten für erwachsenen Hydrocephalus zu konsultieren.

Im selben Thread schrieb eine andere Familie, deren Vater seit langem Symptome zeigt und einen Facharztbesuch hinauszögert, über die Hoffnung und Angst, eine behandelbare Ursache zu finden.

Diese sind keine durch Krankenakten überprüften Fälle, sondern persönliche Erfahrungsberichte. Dennoch wird deutlich, dass die Zeitspanne von der Aussage „es könnte möglich sein“ bis zur Festlegung einer Diagnose oder eines Behandlungsplans eine große Belastung für die Familie darstellen kann.

Damit die Unterstützung durch KI den Patienten zugutekommt, ist nicht nur ein Hinweis auf einen Verdacht erforderlich, sondern auch ein System, das zu einer anschließenden fachlichen Bewertung führt.

In Japan ist es wichtig, Veränderungen mitzuteilen, ohne auf die Verbreitung von KI zu warten

Wenn Normaldruckhydrozephalus vermutet wird, werden die Symptome, der Verlauf und die Untersuchungsergebnisse mit Bildinformationen aus CT oder MRT kombiniert bewertet.

Bei Bedarf wird ein „Tap-Test“ durchgeführt, bei dem eine bestimmte Menge an Gehirn-Rückenmarksflüssigkeit aus dem Rücken entfernt wird, um zu sehen, ob sich das Gehen verändert. Auf Grundlage dieser Ergebnisse wird die Eignung für eine Shunt-Operation, bei der die Flüssigkeit an einen anderen Ort abgeleitet wird, geprüft.

Das Wort „behandelbar“ garantiert nicht, dass jeder durch eine Operation vollständig wiederhergestellt wird. Dass es charakteristische Merkmale in den Bildern gibt, bedeutet nicht, dass eine Operation geeignet ist; eine Bewertung durch einen Spezialisten ist erforderlich.

Wenn Familienmitglieder Rat suchen, ist es hilfreich, nicht nur über Gedächtnisprobleme, sondern auch über Veränderungen im Gang, Sturzanfälligkeit, Toilettengewohnheiten und den Beginn der Symptome zu berichten, um den Verlauf besser zu teilen. Auch die derzeit eingenommenen Medikamente sollten bei der Untersuchung überprüfbar sein.

Anstatt ein Krankenhaus zu suchen, das die erforschte KI nutzt, ist es ein realistischer Schritt, zunächst dem Hausarzt die Veränderungen mitzuteilen und bei Bedarf eine Bewertung durch einen Neurologen oder Neurochirurgen zu veranlassen.

Der Wert der KI liegt darin, ob sie dazu beitragen kann, übersehene Behandlungsmöglichkeiten zu reduzieren

Die vorgestellte Forschung zeigt die Möglichkeit, Informationen, die bei der Krankheitsbewertung hilfreich sind, automatisch aus CT-Bildern zu extrahieren, die im Alltag aufgenommen werden.

Allerdings gibt es noch Stufen, die überprüft werden müssen, bevor die Forschungsleistung in der Praxis zu einer Verbesserung des Patientenlebens führt. Ob sie in verschiedenen medizinischen Einrichtungen einsetzbar ist, ob unnötige Untersuchungen vermieden werden und ob der Zugang zu geeigneten Behandlungen beschleunigt werden kann, muss geprüft werden.

„Sensitivität 92 %“ ist ein vielversprechendes Forschungsergebnis. Gleichzeitig bleibt die Bedeutung einer sorgfältigen Befragung der Symptome der Patienten und der Berücksichtigung anderer Ursachen in der Diagnostik unverändert.

Wenn neben Gedächtnisproblemen auch Veränderungen im Gang oder beim Wasserlassen auftreten, sollte dies nicht nur als altersbedingt abgetan, sondern ein Arzt konsultiert werden. Die Frage ist, inwieweit KI als Hilfsmittel zur Unterstützung dieser Erkenntnis beitragen kann.

Quellen und Referenzen

1. AD HOC NEWS:
   Vorstellung der CT-Analyseforschung zu Normaldruckhydrozephalus und mehrerer Demenz-KI-Forschungen.
   https://www.ad-hoc-news.de/wissenschaft/normaldruckhydrozephalus-ki-erkennt-behandelbare-demenzform-mit-92-prozent-sensitivitaet/70351721

2. Frontiers in Neuroinformatics: Originalstudie zur automatischen Bestimmung von Referenzpunkten in CT-Bildern
   Überprüfung der Studienobjekte, der externen Positionsbestimmung und der Sensitivität von 92 % und Spezifität von 87 % bei Normaldruckhydrozephalus sowie der Ergebnisse je nach Vergleichsgruppe.frontiersin.org
   https://www.frontiersin.org/journals/neuroinformatics/articles/10.3389/fninf.2026.1853412/full

3. Tokyo Teishin Hospital: Erklärung zu idiopathischem Normaldruckhydrozephalus
   Referenz zu den Symptomen Gehen, Kognition und Wasserlassen, Bildgebungsuntersuchungen, Tap-Test und dem Ablauf der spezialisierten Diagnose.Tokyo Teishin Hospital
   https://www.hospital.japanpost.jp/tokyo/shinryo/shinnai/inph.html

4. Frontiers in Artificial Intelligence: Originalstudie zu ConvNeXt–KAN
   Überprüfung der Leistungsunterschiede zwischen interner und externer Bewertung und der Grenzen der Datenaufteilung auf Patientenbasis.frontiersin.org
   https://www.frontiersin.org/journals/artificial-intelligence/articles/10.3389/frai.2026.1903281/full

5. Frontiers in Computational Neuroscience: Originalstudie zu MEMOIR-VLM
   Referenz zur Leistung des Modells, das Bilder und klinische Informationen integriert, und zu