Die Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren einen tiefgreifenden Wandel in der Medizin ausgelöst, und die Neurologie ist dabei keine Ausnahme. Während einige Experten skeptisch sind und den Hype um KI als vorübergehend abtun, zeigen zahlreiche Entwicklungen das transformative Potenzial dieser Technologie. KI hat bereits die Möglichkeit, Diagnosen zu verbessern, Behandlungsansätze zu personalisieren und neue Wege in der Forschung zu beschreiten.
Durch den Einsatz von KI-gestützten Algorithmen können Muster in Symptomen erkannt und medizinische Bilder analysiert werden, um frühzeitig neurodegenerative Erkrankungen wie Alzheimer und Parkinson zu identifizieren. Dies könnte entscheidend sein, um Therapien rechtzeitig einzuleiten und den Krankheitsverlauf zu beeinflussen. Darüber hinaus ermöglichen KI-Anwendungen die Erstellung individueller Behandlungspläne, die auf den spezifischen Bedürfnissen und genetischen Profilen der Patienten basieren. Dies könnte die Wirksamkeit von Therapien erheblich steigern und Nebenwirkungen reduzieren.
Ein weiteres faszinierendes Anwendungsgebiet sind Neuroprothesen und Gehirn-Computer-Schnittstellen, die Menschen mit neurologischen Einschränkungen helfen können, verlorene Funktionen zurückzugewinnen. Diese Technologien könnten es ermöglichen, Prothesen oder Computer durch Gedanken zu steuern, was die Lebensqualität der Betroffenen erheblich verbessern würde.
In der Prävention spielt KI ebenfalls eine bedeutende Rolle, indem sie Risikoprofile für neurologische Erkrankungen erstellt und präventive Maßnahmen empfiehlt. In der Forschung bietet sie die Möglichkeit, neue Erkenntnisse über die Funktionsweise des Gehirns zu gewinnen, indem sie große Datensätze analysiert und neue Zusammenhänge aufdeckt.
Die zentrale Frage bleibt jedoch: Können KI-Technologien Neurologinnen und Neurologen ersetzen? In einem akuellen Artikel zum Jubiläum des 25 jährigen Bestehens des Berufsverband Deutscher Neurologen gehen wir dieser Frage auf dem Grund.