Eine frühzeitige Diagnostizierung von Zerebralparese (CP) ist wichtig, damit so schnell wie möglich Maßnahmen ergriffen und eine Therapie eingeleitet werden kann. Im Durchschnitt wird die Diagnose CP bei Kindern erst im Alter von zwei Jahren gestellt. Dieser Wert könnte mithilfe neuer Technologien signifikant verbessert werden.

Smiling baby, can you use artificial intelligence to diagnose CP?

Häufig fehlt es an Erfahrung

Um die Bewegungsmuster von Säuglingen zu beurteilen, setzt man heute zum Beispiel die Methode zur qualitativen Analyse der General Movements ein. Anhand der rhythmischen und unterschiedlichen Bewegungsmuster des Kindes lässt sich damit relativ zuverlässig feststellen, ob eine Zerebralparese vorliegen könnte.

Kleine, vielfältige und kreisförmige Bewegungen des gesamten Körpers gelten als sicherer Nachweis dafür, dass das Gehirn sich gesund entwickelt. Das Schwierige daran ist, dass man für die Beobachtung der Bewegungen ein geschultes und erfahrenes Auge braucht, das dazu in der Lage ist, abweichende Bewegungsmuster des Babys sicher zu erkennen. In vielen Ländern fehlt es an der entsprechenden Ausbildung und Erfahrung. Laut der norwegischen Universität für Wissenschaft und Technologie (NTNU) wird in Norwegen nur bei einem sehr geringen Teil der Neugeborenen eine Analyse der General Movements durchgeführt, wie wahrscheinlich auch an vielen anderen Orten auf der Welt.

Ein wichtiges Instrument zur Diagnose von Zerebralparese, die Magnetresonanztomographie (MRT), steht in vielen Ländern nicht zur Verfügung. Es besteht definitiv ein dringender Bedarf an kosteneffizienten Diagnoseverfahren.

In den letzten zehn Jahren wurde verschiedentlich versucht, datenbasierte Methoden zur Analyse von Bewegungen zu entwickeln. Auch eine Gruppe von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern der NTNU in Norwegen beschäftigte sich mit solchen Verfahren, die jedoch bisher nie zuverlässig genug für die klinische Verwendung waren.

Das scheint sich nun geändert zu haben.

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Weltweit einzigartig

Durch neue Entwicklungen in der Kamera- und Bildtechnologie in Verbindung mit künstlicher Intelligenz ist es nun möglich, große Datenmengen aus Videomaterial zu erfassen.

Die Wissenschaftler der NTNU haben eine Datenbank aus über tausend standardisierten Videos mit Spontanbewegungen von Säuglingen erstellt. Sie ist das Ergebnis einer Zusammenarbeit von acht nationalen und internationalen Kliniken auf drei Kontinenten und in dieser Form weltweit einzigartig; nirgendwo sonst sind so viele Videos von Kindern mit Zerebralpareserisiko erfasst. Ziel der NTNU ist die Entwicklung eines Modells, mit dem sich eine Zerebralparese mit hoher Genauigkeit feststellen lässt.

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Bereit zur Weiterentwicklung

Laut der NTNU sind die bislang mit der Methode erzielten Ergebnisse vielversprechend. Jetzt arbeitet man an der Universität an der klinischen Umsetzung.

Dazu meint Dr. Lars Adde, Physiotherapeut und promovierter Wissenschaftler an der Fakultät für Medizin- und Gesundheitswissenschaften der NTNU, dass das neue Diagnosetool in ein bis drei Jahren fertig entwickelt sein könnte. Wir müssen also noch etwas Geduld haben, aber wenn dies gelingt, gibt es vielleicht bald ein sicheres und kostengünstiges Verfahren für die CP-Diagnostik im Frühstadium.


Was bedeutet CP

Quellen: Vortrag von Dr. Lars Adde (NTNU) bei der CP-Konferenz 2018

Trine Roald - Head of Medical Marketing

Trine Roald - Head of Medical Marketing

Trine Roald has over 20 years of international experience within a variety of industries, but none as meaningful as this where she can make a difference for the ones needing it most. As Head of Marketing for Made for Movement she is passionate about communicating stories and know-how featuring possibilities for improving the quality of life among people with severe disabilities.