Die Auswertung und Analyse von Schlafuntersuchungen ist überaus komplex. An der Innsbrucker Universitätsklinik für Neurologie wird derzeit nach Wegen gesucht, künstliche Intelligenz dafür fruchtbar zu machen.
Schlaf gehört, ähnlich wie die Atmung, zu jenen Mechanismen des menschlichen Körpers, über die wir uns in der Regel keine allzu großen Gedanken machen. Die Frage, was eigentlich passiert, wenn wir am Ende des Tages die Augen schließen, interessiert uns gemeinhin erst dann, wenn es damit nicht mehr so richtig klappen will. Doch selbst für die Forschung hält die Nachtruhe noch immer zahlreiche Geheimnisse bereit. „Wir wissen zwar, dass es sich dabei um einen äußerst komplexen Vorgang handelt, aber viele Aspekte sind uns nach wie vor völlig unklar“, sagt etwa der Biomedizinische Ingenieur Matteo Cesari. Er sucht aktuell als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Postdoc an der Innsbrucker Universitätsklinik für Neurologie nach Wegen, das Phänomen Schlaf mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) besser zu verstehen – und diese insbesondere für die Diagnose von Schlafstörungen nutzbar zu machen.
Masse an Informationen
Dafür tüftelt der gebürtige Italiener unter anderem an Algorithmen, die bei der Analyse von Daten, die im Zuge von Schlafuntersuchungen erhoben werden, zur Anwendung kommen sollen. „Damit wir Schlüsse aus einer großen Masse an Informationen ziehen können, sind wir als Menschen gezwungen, diese zu simplifizieren“, erläutert Cesari. „Ein Computer muss das nicht: Er kann sie ohne Probleme verarbeiten, und das in einem Bruchteil der Zeit, die ein Mensch dafür benötigt.“
Neue Muster
Zudem sei künstliche Intelligenz dazu in der Lage, auch bislang unbekannte Merkmale und Muster von Schlafstörungen zu erkennen, was nicht zuletzt im Hinblick auf die Früherkennung bestimmter Krankheiten von großer Bedeutung sei. „Eine sogenannte REM-Schlaf-Verhaltensstörung gilt beispielsweise als mögliche Vorstufe einer beginnenden neurodegenerativen Erkrankung wie Parkinson“, erklärt der Experte. „Mittels KI könnten wir eine neue spezifische Eigenschaft dieser Störung entdecken, um sie künftig besser zu identifizieren.“
Nicht zuletzt könnten auf Basis künstlicher Intelligenz Geräte konstruiert werden, die das Schlafmonitoring we¬sentlich erleichtern würden. Noch muss man dafür die Nacht in einem Schlaflabor verbringen, wo man an zahlreiche Kabel angeschlossen wird. Mit entsprechenden Technologien wäre Cesari zufolge jedoch eine weniger aufwendige und sogar längerfristige Schlafüberwachung im eigenen Bett denkbar.
Grundlagenarbeit
Trotz des großen Potenzials, das einer speziell für die Schlafmedizin angepassten KI innewohnt, steckt die Forschung in diesem Bereich derzeit in gewisser Weise noch in den Kinderschuhen. Cesari sieht dies zum einen in technischen Herausforderungen begründet: „Um zu lernen, braucht die KI vor allem eines, nämlich eine riesige Menge an Daten. Und diese müssen möglichst einheitlich sein, um damit arbeiten zu können.“
Auf der anderen Seite hätten, so der Wissenschaftler, auch historische Gründe bzw. eine gewisse skeptische Haltung ihren Teil dazu beigetragen, dass man erst spät die Vorteile von KI im Schlaflabor richtig zu nutzen begonnen habe: „Anfang der 1960er wurden zwar bereits erste Systeme entwickelt, aber die waren nicht nur gänzlich unbrauchbar, sondern haben auch Befürchtungen unter Medizinern geschürt, sie selbst könnten durch KI ersetzt werden.“
Doch genau darum gehe es eben nicht, bekräftigt Cesari. Er sieht Programme, wie sie von ihm geschrieben werden, in erster Linie als zusätzliches Hilfsmittel, wie er sagt: „KI soll es ermöglichen, schlafrelevante Informationen anders als bisher zu analysieren. Aber die Interpretation müssen weiterhin die Ärzte übernehmen.“
Zur Person:
Der gebürtige Italiener Matteo Cesari ist Postdoc und wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Medizinischen Universität Innsbruck. In der Abteilung Schlafmedizin der Universitätsklinik für Neurologie forscht der Biomedizinische Ingenieur zur Anwendung künstlicher Intelligenz im Rahmen von Schlafuntersuchungen.
