Nervenheilkunde最新文献

{"title":"Künstliche Intelligenz in der Neurologie","authors":"Katharina Ernst, J. Rémi","doi":"10.1055/a-2133-0854","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-2133-0854","url":null,"abstract":"ZUSAMMENFASSUNG Künstliche Intelligenz (KI) ist spätestens seit der Veröffentlichung von ChatGPT in aller Munde. Die Grundlage eines jeden KI-Modells ist die Analyse von Daten. In der Neurologie sind aufgrund der Digitalisierung ausreichend große Datenmengen vorhanden, um mittels KI analysiert werden zu können. Dieser Artikel soll einen Überblick über KI-Modelle sowie aktuelle Forschungen und Anwendungen in der Neurologie geben. Mögliche Probleme in der Integration der KI in den klinischen Alltag werden beleuchtet und ein Ausblick auf die Zukunft wird versucht.","PeriodicalId":51143,"journal":{"name":"Nervenheilkunde","volume":"42 1","pages":"603 - 611"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"43695398","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Kopfschmerz News der DMKG","authors":"","doi":"10.1055/a-2050-0723","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-2050-0723","url":null,"abstract":"*** Ray JC, Sztal-Mazer S, Baker J, et al. The short-term effects of CGRP monoclonal antibodies on bone turnover: A prospective cohort study. Cephalalgia 2023. doi: 10.1177/03331024231180562","PeriodicalId":51143,"journal":{"name":"Nervenheilkunde","volume":"83 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135098456","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Einsatz KI-gestützter Diagnostik von Sprach- und Sprechstörungen bei neurodegenerativen Erkrankungen","authors":"Mira Fischer, Alexander Jäck","doi":"10.1055/a-2133-3482","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-2133-3482","url":null,"abstract":"ZUSAMMENFASSUNG Gegenstand und Ziel Der Artikel behandelt die Anwendungsmöglichkeiten der KI-gestützten Sprachanalyse bei neurodegenerativen Erkrankungen. Das Ziel besteht darin, einen Überblick über die sprachlichen Auffälligkeiten bei verschiedenen Krankheiten zu geben und zu zeigen, wie KI-basierte Methoden zur Diagnosestellung und Behandlung eingesetzt werden können. Material und Methoden Es werden neurodegenerative Erkrankungen und ihre spezifischen sprachlichen Störungen vorgestellt. Die traditionellen Methoden der Sprachanalyse für neurologische Erkrankungen werden erläutert und Möglichkeiten der KI-gestützten Analyse diskutiert. Ergebnisse Die KI-basierte Sprachanalyse stellt eine vielversprechende Möglichkeit zur Früherkennung und Diagnosestellung von neurologischen Erkrankungen dar. Durch automatische Transkripte und Fehleranalysen können subtile Veränderungen der Sprache und des Sprechens erkannt und objektiviert werden. Die KI-basierte Sprachanalyse ermöglicht eine genaue und quantifizierbare Bewertung von sprachlichen Defiziten und kann Fachpersonal zusätzliche Informationen liefern. Schlussfolgerung Die KI-basierte Sprachanalyse bietet neue Möglichkeiten zur Früherkennung und Überwachung von neurologischen Erkrankungen. Sie kann subtile Veränderungen der Sprache frühzeitig erkennen und eine rechtzeitige Intervention ermöglichen. Dennoch sollte sie als unterstützendes Werkzeug betrachtet werden und nicht als Ersatz für die Expertise von Fachpersonal. Die KI-basierte Sprachanalyse kann Ressourcen schonen, die Genauigkeit der Diagnose verbessern und eine kontinuierliche Verlaufsdiagnostik ermöglichen. Klinische Relevanz Die KI-basierte Sprachanalyse kann dazu beitragen, neurodegenerative Erkrankungen frühzeitig zu erkennen und eine gezielte Behandlung einzuleiten. Sie bietet eine objektivierbare Methode zur Bewertung sprachlicher Defizite und kann die Diagnosestellung unterstützen.","PeriodicalId":51143,"journal":{"name":"Nervenheilkunde","volume":"42 1","pages":"626 - 634"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"41513415","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Künstliche Intelligenz in der Neurologie","authors":"Timo Wiegand, Laura I. Velezmoro, Leonard B. Jung, Felix Wimbauer, K. Dimitriadis, I. Koerte","doi":"10.1055/a-2050-0768","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-2050-0768","url":null,"abstract":"ZUSAMMENFASSUNG Künstliche Intelligenz (KI) kann große Datenmengen verarbeiten und interpretieren und birgt daher großes Potenzial für die Neurologie. Viele neurologische Erkrankungen erfordern umfangreiche multimodale Diagnostik und personalisierte Therapiekonzepte, die durch KI automatisiert bzw. optimiert werden können. Hinter der KI verbergen sich komplexe Algorithmen. Ziel dieser Arbeit ist es, einen Überblick über Grundbegriffe, Algorithmen und Anwendungen der KI in der Neurologie zu vermitteln. Es existiert eine Vielzahl an KI-Modellen. Besonders leistungsstark sind neuronale Netze und Transformer. Neuronale Netze können durch die Verarbeitung statischer Eingabedaten, z. B. von radiologischen Bildern, Verdachtsdiagnosen oder Prognoseeinschätzungen abgeben. Ihre Funktionsweise basiert auf einer großen Anzahl kleiner Recheneinheiten, den Neuronen, die zu Netzen angeordnet sind. Transformer hingegen können sequenzielle Daten wie Text verarbeiten und somit, z. B. basierend auf Anamnesegesprächen, Verdachtsdiagnosen ausgeben oder Befundberichte formulieren. Sie berechnen hierzu die Beziehung der einzelnen Textsegmente zueinander, sodass diese bei der Verarbeitung berücksichtigt werden können. Ein grundlegendes Verständnis der Anwendungen und Funktionsweisen der KI, aber auch der Herausforderungen und Limitationen ist für den erfolgreichen Einsatz in der neurologischen Forschung und Praxis entscheidend.","PeriodicalId":51143,"journal":{"name":"Nervenheilkunde","volume":"42 1","pages":"591 - 601"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"45197060","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Konversionsstörungen mit funktionellen neurologischen Symptomen","authors":"","doi":"10.1055/a-2050-0797","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-2050-0797","url":null,"abstract":"Meinolf Noeker: Konversionsstörungen mit funktionellen neurologischen Symptomen. Reihe: Leitfaden Kinder- und Jugendpsychotherapie, Band 32. Bern: Hogrefe Verlag, 2023. 174 Seiten, 24,95 Euro, ISBN 9783801723132","PeriodicalId":51143,"journal":{"name":"Nervenheilkunde","volume":"61 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135098798","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Präzisionspsychiatrie in der klinischen Praxis am Beispiel von Transition und psychosozialer Funktionsbeeinträchtigung in klinischen Hochrisikopatienten für Psychose","authors":"L. Hahn, Ch. Eberle, N. Koutsouleris","doi":"10.1055/a-2133-3565","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-2133-3565","url":null,"abstract":"ZUSAMMENFASSUNG Der Ansatz der Präzisionspsychiatrie versucht durch therapeutische Maßnahmen, die auf die individuellen Bedürfnisse zu behandelnder Personen zugeschnitten sind, psychiatrische Erkrankungen zu verhindern oder deren Krankheitsverläufe abzumildern, wodurch sich die klinische Versorgungslandschaft nachhaltig verbessern ließe. Durch Mustererkennung und -vorhersage soll die Künstliche Intelligenz bei der Verarbeitung komplexer klinischer Daten gewinnbringend eingesetzt werden. Durch die zunehmende Verfügbarkeit großer klinischer Datensätze über die vergangene Dekade, konnten beispielsweise im Forschungsbereich psychotischer Erkrankungen vermehrt computergestützte Modelle zur Verbesserung der Diagnostik, einschließlich einer individuellen Risikoeinschätzung, herausgearbeitet werden. So könnten zielgerichtete Präventionen und Interventionen zeitlich deutlich vorverlagert werden. Vorhergehende Studien zeigten, dass junge (d. h. unter 32 Jahren) Depressionspatienten eine beschleunigte Hirnalterung vorweisen, die Schizophreniepatienten neuroanatomisch ähnelt. Innerhalb der Personalized Prognostic Tools for Early Psychosis Management (PRONIA) Studie wurden mithilfe von den dort erhobenen klinischen, neurokognitiven, genomischen und neurobildgebenden Daten Klassifikatoren entwickelt, um das Transitionsrisiko zu Psychose und die psychosoziale Funktionsbeeinträchtigung in klinischen Hochrisikopatienten für Psychose und bei Patienten mit kürzlich aufgetretener Depression vorherzusagen. Vielmehr wurden kybernetische Klassifikatoren entwickelt, die neben Modellen mit verschiedenen Datenmodalitäten (d. h. klinisch-neurokognitiv, genomisch, bildgebend) die Vorhersage der Kliniker einschließen. Diese Metaklassifikatoren, die alle algorithmischen Modelle und die klinische Vorhersage einschlossen, waren sowohl den rein algorithmischen als auch den rein klinischen Prognosen überlegen. Dabei ist eine sequenzielle Integration des kybernetischen Modells in die klinische Praxis realistischer als eine umfassende multimodale Biomarkererfassung. Zurzeit wird mithilfe der multizentrischen Studie CARE die Anwendbarkeit des Metaklassifikators in die klinische Praxis evaluiert.","PeriodicalId":51143,"journal":{"name":"Nervenheilkunde","volume":"42 1","pages":"635 - 641"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"45673262","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Die interdisziplinäre – integrative – Versorgung von funktionellen neurologischen Störungen","authors":"R. Schmidt, Dominik Klaasen van Husen, Michaela Gegusch, Alexandra Steurer, C. Hausteiner-Wiehle, D. Schmid","doi":"10.1055/a-2086-2481","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-2086-2481","url":null,"abstract":"ZUSAMMENFASSUNG Spätestens mit Blick auf die von ihnen aufgeworfenen Behandlungserfordernisse handelt es sich bei funktionell neurologischen Störungen (FNS) um biopsychosozial komplexe Erkrankungen, die von einer interdisziplinären, multimodalen Diagnostik und Therapie profitieren. Auch wenn es inzwischen mehr und mehr dezidierte Behandlungsangebote gibt, ist die Versorgungslage insgesamt weit unzureichend – allein schon, weil FNS der üblichen Organisation der medizinischen Versorgung entgegenlaufen, in der nach Fachdisziplinen getrennte Zuständigkeiten das Denken und Handeln im klinischen Alltag weiterhin prägen. Soll sich etwas ändern, kommen der Errichtung weiterer dezentraler klinischer Ressourcen, der Entwicklung und Umsetzung integrativer klinischer Arbeitsmodelle, der interdisziplinären Aus-, Weiter- und Fortbildung und der begleitenden Forschung wesentliche Bedeutung zu – und der Vernetzung aller Initiativen untereinander, (über-)regional und international. Was sich auf dem Weg zu einer angemessenen Versorgung von FNS – unter aktiver Einbeziehung der je gegebenen klinischen, aber auch institutionellen und gesundheitspolitischen Versorgungsrealitäten vor Ort – tun lässt, und was es zu tun gibt, wird am Beispiel eines stationären und eines ambulanten Behandlungsmodells deutlich.","PeriodicalId":51143,"journal":{"name":"Nervenheilkunde","volume":"42 1","pages":"555 - 562"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"48070149","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Pathophysiologie funktioneller Bewegungsstörungen","authors":"Carl Alexander Gless, Jos Steffen Becktepe, K. Zeuner","doi":"10.1055/a-2103-7684","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-2103-7684","url":null,"abstract":"ZUSAMMENFASSUNG Die Ursache funktioneller neurologischer Bewegungsstörungen ist multifaktoriell. Es ist denkbar, dass es eine genetische Prädisposition gibt, die zu einer verminderten Belastbarkeit und Verarbeitungsfähigkeit externer Stressoren führt. Zu den Risikofaktoren zählen Traumata in der Kindheit; insbesondere eine psychische Vernachlässigung (Neglect), innerfamiliäre Schwierigkeiten, Mobbing, erhöhter sozialer Druck und sexueller Missbrauch. Dazu passt, dass ein hoher Prozentsatz betroffener Patienten an psychiatrischen Komorbiditäten wie Depressionen, Angststörungen oder posttraumatischen Belastungsstörungen leidet. Oftmals gehen der Erstmanifestation andere organische Erkrankungen, Operationen oder Unfälle voraus. Es gibt zahlreiche neurophysiologische und bildgebende Untersuchungen, die ein zugrunde liegendes gestörtes Handlungsbewusstsein nahelegen. Hierbei ist insbesondere die Wahrnehmung der Kontrolle eigener Handlungen und deren Konsequenzen gestört. Verortet wird das Handlungsbewusstsein im temporo-parietalen Knotenpunkt, der eine reduzierte Aktivierung bei Patienten mit einem funktionellen Tremor zeigt. Zudem wurde eine verminderte funktionelle Konnektivität zwischen rechtem temporo-parietalem Übergang und bilateralen sensomotorischen Regionen beschrieben. Das beeinträchtigte Handlungsbewusstsein ist vermutlich Folge einer fehlerhaften Integration motorischer Feedforward- und sensorischer Feedback-Mechanismen. In dieser Übersichtsarbeit werden wir diese Aspekte beleuchten, um anschließend ein pathophysiologisches Modell zu erstellen.","PeriodicalId":51143,"journal":{"name":"Nervenheilkunde","volume":"42 1","pages":"529 - 535"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"45702831","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Kopfschmerz News der DMKG","authors":"","doi":"10.1055/a-2083-8176","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-2083-8176","url":null,"abstract":"*** Szewczyk AK, Ulutas S, Aktürk T, et al. Prolactin and oxytocin: potential targets for migraine treatment. J Headache Pain 2023; 24(1): 31. doi: 10.1186/s10194-023-01557-6","PeriodicalId":51143,"journal":{"name":"Nervenheilkunde","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"134983174","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Spezialisierte Physiotherapie bei funktionellen Bewegungsstörungen","authors":"Christof Degen-Plöger, Annemarie Reincke, B. Fasching, K. Lüdtke","doi":"10.1055/a-2083-8220","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-2083-8220","url":null,"abstract":"ZUSAMMENFASSUNG Die Physiotherapie bei funktionellen Bewegungsstörungen unterscheidet sich erheblich von einer konventionellen neurologisch ausgerichteten Physiotherapie. Sie folgt einem kognitiv-verhaltenstherapeutischem Ansatz, im Sinne einer psychologisch informierten Physiotherapie. Dabei werden multiple Faktoren in den Therapieprozess mit einbezogen, welche anhand des bio-psycho-sozialen Modells erhoben werden, um die hintergründigen Symptomtrigger und -modulatoren zu eruieren. Sie zielt darauf ab, dass der betroffene Patient das Krankheitsbild versteht und akzeptiert sowie den Therapieinhalten Bedeutung beimessen kann. Das Erarbeiten einer bewussten Aufmerksamkeitslenkung (Strategie), weg von der eigentlichen funktionellen Störung, ist ein zentraler Bestandteil. Diese erfolgt über die Nutzung unserer Sinnesreize, Verlagerung des Fokus auf intakte Bewegungsmuster, zielorientierten Handlungen sowie dem Einsatz einer bewussten Sprache. Das Selbstmanagement im Umgang mit beeinflussenden Faktoren, der Aufbau einer Toleranz gegenüber solchen und ein allgemein gesundheitsförderndes Verhalten runden die Therapie ab. Im vorliegenden Artikel stellen wir diesen Therapieansatz, welcher in Deutschland erstmalig im ambulanten Setting innerhalb einer Studie erprobt wird, vor und geben Empfehlungen für die Praxis.","PeriodicalId":51143,"journal":{"name":"Nervenheilkunde","volume":"42 1","pages":"536 - 541"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"43061250","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}