Mit KI von motorischen Beeinträchtigungen auf neurologische Erkrankungen schließen

Neuer Heidelberger Ansatz: Bewegungsabläufe mithilfe des maschinellen Lernens analysieren

Wie wir uns bewegen, sagt viel über den Zustand unseres Gehirns aus. Während normales motorisches Verhalten auf eine gesunde Gehirnfunktion schließen lässt, können Abweichungen auf Beeinträchtigungen aufgrund von neurologischen Erkrankungen hinweisen. Die Beobachtung und Auswertung von Bewegungsabläufen gehört daher in der Grundlagenforschung ebenso wie in der klinischen Anwendung zu den wichtigsten Instrumenten der non-invasiven Diagnostik. Ein neuer computerbasierter Ansatz dazu wurde gemeinsam mit Wissenschaftlern aus der Schweiz unter der Leitung des Informatikers Prof. Dr. Björn Ommer an der Universität Heidelberg entwickelt. Wie unter anderem Studien mit menschlichen Testpersonen gezeigt haben, ermöglicht dieser es, mithilfe von Künstlicher Intelligenz motorische Beeinträchtigungen vollautomatisch zu erkennen und mit ihrer Analyse auf die Art der zugrundeliegenden Erkrankungen zu schließen.

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