von Johannes Mahlmann, Diakon, wissenschaftlicher Mitarbeiter Evangelische Hochschule Nürnberg
Demenz und Künstliche Intelligenz: Vielleicht sind das für Sie zwei Begriffe, die Sie nicht so ohne Weiteres in einen Satz packen würden. Passt das überhaupt zusammen? Und wenn ja, in welchem Kontext?
Ja, KI kann bei von Demenz Betroffenen als hilfreiches Instrument eingesetzt werden, auch wenn das vielleicht weniger spektakulär ausfällt, als das vorstellbar ist. Achtung Spoiler: Von KI-gestützten Systemen, welche autonom den Alltag demenziell erkrankter Menschen begleiten, die angepasste Ansprache und Therapieoptionen bieten, sind wir weit entfernt.
Doch der Reihe nach: Bevor ich einen Überblick über Möglichkeiten des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz im Kontext demenzieller Erkrankungen gebe, möchte ich zunächst ein paar Worte über das Phänomen Demenz selbst verlieren.
Knapp 1,8 Millionen Menschen mit Demenz leben derzeit in Deutschland. Davon rund 250.000 in Bayern. So zeigen es die aktuellsten Zahlen der Deutschen Alzheimer Gesellschaft (Deutsche Alzheimer Gesellschaft, 2022). Aufgrund steigender Lebenserwartung prognostiziert das Robert Koch-Institut, je nach Rechenmodell, einen Zuwachs auf bis zu drei Millionen Betroffener bis zum Jahr 2070 (RKI, 2023). Dabei ist Demenz ein reichlich unscharfer Begriff. Er umfasst primäre Formen (ca. 90% der Fälle), bei welchen Krankheitsprozesse unmittelbar zu einem Untergang von Nervenzellen im Gehirn führen. Dazu gehört u.a. die Demenz vom Typ Alzheimer, die Lewy-Körperchen-, frontotemporale- sowie die vaskuläre Demenz. Daneben gibt es eine Reihe an Krankheitsbildern, die unter der Begrifflichkeit sekundärer Demenzen subsumiert werden (ca. 10 % Fälle). Bei diesen Formen sind die vorliegenden demenzähnlichen Symptome Ausdruck eines anderen Krankheitsgeschehens. Hierzu zählen beispielsweise einige Stoffwechselerkrankungen, Verletzungen des Gehirns oder auch psychische Störungen. Bezüglich ihrer kognitiven Symptomatik ähneln sich primäre und sekundäre Demenzen. Sie zeigen sich u.a. durch Störungen der Merk- und Sprachfähigkeit, der Orientierung sowie den Fähigkeiten etwas oder jemanden zu erkennen und Bewegungs- und Handlungsabläufe zielgerichtet auszuführen. Während der Krankheitsprozess bei primären Demenzformen jedoch nach gegenwärtigem Stand der medizinischen Behandlungsoptionen nicht zum Stillstand gebracht werden kann, ist dies bei sekundären Formen ggf. möglich. Dennoch kann der Krankheitsverlauf primärer Demenzformen durch verschiedene therapeutische Ansätze positiv beeinflusst werden. Deshalb ist eine frühzeitige und differenzierte Diagnostik eine bedeutsame Grundlage eines erfolgreichen Behandlungskonzeptes.
Künstliche Intelligenz kann auf diesem Hintergrund in verschiedenen Feldern einen Mehrwert für Menschen mit Demenz bieten. Zuallererst im Bereich der Demenzdiagnostik. Darüber hinaus existieren erste Ansätze und Überlegungen mit intelligenten Assistenzsysteme den Alltag demenziell erkrankter Menschen zu erleichtern. Ebenso werden bereits KI-gestützte, nicht-medikamentöse Behandlungsmethoden entwickelt und erprobt.
KI in der Demenzdiagnostik
Die Diagnostik demenzieller Erkrankungen ist ein komplexes Feld. Der ärztlichen Behandlungsleitlinie (S3 Leitlinie Demenzen) folgend handelt es sich dabei um das Prinzip der Ausschlussdiagnostik. Da sich primäre Demenzen teilweise nur schwer eindeutig diagnostizieren lassen, werden im Rahmen des diagnostischen Prozesses zunächst alle infrage kommenden eindeutigen Diagnosen (v.a. sekundäre Demenzen) ausgeschlossen. Dazu werden psychometrische Testungen der kognitiven Fähigkeiten, bildgebende Verfahren (z.B. MRT – Magnetresonanztomografie), allgemeinmedizinische Untersuchungen (z.B. Blutuntersuchungen) sowie spezialisierte Untersuchungsmethoden (z.B. Untersuchungen des Nervenwassers) angewendet (DGPPN, DGN, 2016). Nur in der Gesamtschau der Befunde kann schließlich eine primäre Demenz diagnostiziert werden. Besonderer Bedeutung kommt dabei den bildgebenden Verfahren zu. So können z.B. durch MRT-Aufnahmen Abbauprozesse (Atrophie) im Gehirn sichtbar gemacht werden, die über ein normales altersbedingtes Maß hinaus gehen. Das klingt zunächst einfacher als es tatsächlich ist, da bei der ärztlichen Sichtung der betreffenden Befunde häufig ein großer Interpretationsspielraum bleibt. Hier können KI-gestützte Systeme, welche mit einschlägigen bildgebenden Daten trainiert wurden, helfen, eine frühzeitige Diagnose zu stellen bzw. seltene Demenzformen schneller zu identifizieren. Ein Beispiel für diese Technologie ist die Software AIRASore®, welche Hirnvolumenmessungen altersspezifisch analysiert.
KI im Rahmen intelligenter Assistenzsysteme im Alltag
Ein weiteres Anwendungsfeld Künstlicher Intelligenz findet sich bei Assistenzsystemen für Menschen mit Demenz. Lebensqualität ist (nicht nur) bei demenziell erkrankten Personen mit einem möglichst hohen Grad an Selbstständigkeit assoziiert. Ein sicheres Wohnumfeld im bekannten Raum (z.B. der eigenen Wohnung) gehört dabei ebenso dazu, wie eine selbständige Alltagsgestaltung. KI-gestützte Anwendungen können dabei helfen, z.B. durch Tracking- oder Sensortechnologien gewonnene Daten bei betroffenen Personen zu analysieren und mögliche Probleme bzw. Risikozustände frühzeitig zu erkennen. Betroffene Personen könnten so länger sicher in ihrem bekannten häuslichen Umfeld wohnen bleiben, ein Umzug in eine Einrichtung der Pflege und Betreuung v.a. bei alleinlebenden Personen hinausgezögert sowie Pflegende / Angehörige entlastet werden. Gerade in diesem Anwendungsfall werden jedoch auch ethische Wertekonflikte deutlich, die vor dem Einsatz einer solchen Technologie geprüft werden müssen (z.B. Schutz der Privatsphäre vs. einem möglichst hohen Grad an Selbstbestimmung). EIDEC (ethische und soziale Aspekte co-intelligenter Monitoring- und Assistenzsysteme in der Demenzpflege) ist ein aktuelles Projekt, welches auf diesem Hintergrund vom Bundesministerium für Forschung Bildung gefördert und den praktischen Nutzen sowie die damit zusammenhängenden ethischen Fragen zum Gegenstand hat (BMBF, 2023).
KI im Rahmen nicht-medikamentöser Behandlungsverfahren
Der Verlauf primäre Demenzen lässt sich nach gegenwärtigem Stand der Kenntnisse durch medikamentöse Verfahren verzögern. Auf diesem Hintergrund gibt es eine Reihe an Wirkstoffen, die insbesondere bei der Demenz vom Typ Alzheimer unter der Wirkstoffgruppe Antidementiva rangieren. Ferner wurden in den letzten Jahren Antikörpertherapien entwickelt, welche spezifische Krankheitsprozesse der Alzheimerdemenz positiv beeinflussen können. Neben diesen überschaubaren Behandlungsmethoden existiert eine Vielzahl nicht-medikamentöser Verfahren, welche als Trainingsmethoden an den abbauenden Fähig- und Fertigkeiten demenziell erkrankter Menschen ansetzen und so positiven Einfluss auf den Krankheitsverlauf nehmen wollen. Den größten Effekt haben dabei sogenannte Mehrkomponententherapien, die verschiedene Fähigkeitsbereiche zum Ziel haben. Beispielhaft kann an dieser Stelle die sogenannte MAKS-Therapie genannt werden, wobei MAKS® als Akronym für motorische, alltagspraktische, kognitive und soziale Förderung steht (Gräßel et al., 2016). Trainingsangebote entfalten neben diesem ganzheitlichen Ansatz vor allem dann Wirksamkeit, wenn der Trainingsbedarf möglichst individuell bestimmt werden kann. Hier kann Künstliche Intelligenz zukünftig eine hilfreiche Ergänzung sein. Im Kontext maschinellen Lernens könnte ermittelt werden, welche Aufgaben demenziell erkrankte Personen bewältigen können und der Lernstand so individuell angepasst werden. Wissenschaftler der Hochschule Hamm-Lippstadt (HSHL) forschen bereits anhand der kognitiven Stimulationstherapie an einem entsprechenden Therapieangebot. Die kognitive Stimulationstherapie zielt dabei vor allem auf kognitive, soziale und emotionale Kompetenzen demenziell erkrankter Menschen ab (HSHL, 2023).
Daneben existieren bereits Ansätze, die einzelne Fähigkeitsbereiche zum Gegenstand haben. Ziel des Projektes Dementia VoiceBot der Cottbusser Thiem Research GmbH ist es beispielsweise über einen sprachbasierten Chatbot erkrankte Menschen zur verbalen Kommunikation anzuregen, um so demenzbedingten Sprachstörungen zu begegnen. Dabei werden betroffenen Personen mittels eines Telefonanrufs gezielt Fragen gestellt und so ein förderndes Gespräch initiiert (Thiem Reserach, 2023).
Ob im Rahmen der Diagnostik, als Assistenzsystem oder im Kontext nicht-medikamentöser Behandlungsverfahren. Besondere Wirksamkeit entfalten KI-gestützten Anwendungen ausschließlich bei Menschen mit Demenz, die sich in einem noch wenig fortgeschrittenen Stadium ihrer Erkrankung befinden. Dann sind die Effekte, die einen Krankheitsverlauf verzögern oder alltagspraktische, kognitive und soziale Fähig- und Fertigkeiten erhalten am größten. Dann ist ein Plus an Lebensqualität möglich.
Literatur
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) (2020). Ethische und soziale Aspekte co-intelligenter Monitoring- und Assistenzsysteme in der Demenzpflege. Online: https://www.gesundheitsforschung-bmbf.de/de/eidec-ethische-und-soziale-aspekte-co-intelligenter-monitoring-und-assistenzsysteme-in-der-10766.php
Deutsche Alzheimer Gesellschaft (2022). Die Häufigkeit von Demenzerkrankungen. Informationsblatt 1. Online: https://www.deutsche-alzheimer.de/fileadmin/Alz/pdf/factsheets/infoblatt1_haeufigkeit_demenzerkrankungen_dalzg.pdf
Deutsche Gesellschaft für Psychiatrie, Psychotherapie, Psychosomatik und Nervenheilkunde (DGPPN), Deutsche Gesellschaft für Neurologie (DGN) (2016). S3- Leitlinie Demenzen. Springer Verlag.
Gräßel, E. Berndt, E.-E.; Straubmeier, M. (2016). “Ressorcenerhaltende Therapie bei Demenz: die MAKS- Studie” Public Health Forum, vol. 24, no. 2, 2016, S. 118–120. https://doi.org/10.1515/pubhef-2016-1014
Hochschule Hamm-Lippstadt (2023). Demenz behandeln mit künstlicher Intelligenz. Pressemitteilung. Online: https://www.hshl.de/hochschule-hamm-lippstadt/news-presse-blog/uebersicht/demenz-behandeln-mit-kuenstlicher-intelligenz-hshl-professor-erforscht-neuartige-therapieansaetze/
Robert Koch Institut (RKI) (2023). Demenzerkrankungen in Deutschland: Epidemiologie, Trends
und Herausforderungen. Journal of Health Monitoring (8) 3, S. 32–52.
Thiem Reserach, 2023). Cottbuser KI-Projekt soll Demenzerkrankten helfen
„Dementia VoiceBot“ ausgezeichnet. Online: https://thiem-research.ctk.de/aktuelles–veranstaltungen.php?article=310
2 Kommentare
Martina Jakubek · 17. Oktober 2023 um 09:18
Bei allem digitalen und technischen Fortschritt – und so verstehe ich den Artikel – werden darüber hinaus die ganzheitlichen Unterstützungsangebote unserer Gesellschaft dringend nötig bleiben.
Diskussionen zu demenzfreundlich geplante Kommunen, Schulungen der kommunikativen und pflegerischen Fähigkeiten der Angehörige und darüber hinaus, ethische Diskussionen zur Menschenwürde und konkrete Unterstützung durch Seelsorge sind ein paar Beispiele dafür.
Die Kirchen haben verstanden, dass sie auch einen wichtigen Beitrag leisten. Sie können sich dazu auf der Seite der Evang. Arbeitsgemeinschaft für Alter in der EKD (EAfA) umsehen. Neben Material für die praktische Arbeit finden sie druckfrisch “Menschen mit Demenz in der Kirche –wie eigene Angebote gelingen”. Diese Publikation der Deutschen Bischofskonferenz und der Evang. Kirche Deutschland bietet leicht verständlich Fachinformationen von namhaften Autor:innen und konkretes Praxismaterial. Und: sie kann kostenlos als PDF heruntergeladen werden!
Johannes Mahlmann · 17. Oktober 2023 um 10:55
Liebe Frau Jakubek, vielen Dank für Ihren Kommentar. Ich stimme Ihnen zu: Die Schaffung unterstützender Angebote und Rahmenbedingungen für Betroffene sowie deren Angehörigen sind elementar in der Begleitung und Betreuung demenziell erkrankter Menschen. Darüber hinaus bedarf es einer grunsätzlich personenzentrierten Beziehungsgestaltung von allen an der Begleitung, Betreuung, Pflege und Behandlung beteiligten Personen. Eine fortschreitende Digitalisierung im Allgemeinen und Künstliche Intelligenz im Besonderen bieten hier nach gegenwärtigem Stand lediglich punktuell sinnvolle Ergänzungen, die jedoch keine ganzheitliche und ganz individuelle Perspektive auf den von Demenz betroffenen Menschen in seinem sozialen Umfeld ersetzen.