30.10.2023

Sleep Disorder: AI aus Innsbruck entdeckt gesundheitsgefährdende Schlafstörungen

Nächtliche Ausbrüche sind eine Folge von einer gestörten REM-Phase. Diese Schlafstörungen können erhebliche gesundheitsgefährdende Auswirkungen haben. Ein österreichisches Forschungsteam setzt daher auf künstliche Intelligenz, um Hinweise auf mögliche neurologische Erkrankungen zu finden.
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(c) Med Uni Innsbruck - Ein Innsbrucker Team hat einen KI-basierten Ansatz zur Erkennung von REM-Schlaf-Verhaltensstörungen entwickelt.

Es ist ein großes Thema in der Startup-Szene: Schlaf. Während sich manche damit brüsten, so wenig wie möglich zu schlafen, da es zum Wesen von Entrepreneurship gehöre, warnt die Forschung, nicht erst seit gestern, vor den Folgen von schlechter Schlafqualität. Dass dazu aber mehr gehört als die Anzahl an Stunden, die man schlafend verbringt, zeigt nun ein Innsbrucker Forschungsteam, das sich mit Schlafstörungen befasst.

Alptraum Schlafstörung

Schlafstörungen können die Nacht zum Alptraum werden lassen und sind auch ein zuverlässiger Vorbote für Parkinson und andere Erkrankungen des Nervensystems. Die Tiroler Schlafexperten haben daher diverse Technologien in einem neuen Diagnoseinstrument kombiniert und ein System entwickelt, das sogar auf EU-Ebene weiter entwickelt werden soll.

Menschen, die an einer Schlafstörung leiden, seien nicht sie selbst, wenn sie schlafen oder träumen, sagt Birgit Högl, Neurologin und Leiterin der Abteilung für Schlafstörungen an der Medizinischen Universität Innsbruck: “Sie werden zum Beispiel aggressiv oder gefährlich. Jeder, der mit ihnen das Bett teilt, kann mit einer aufgeplatzten Lippe oder einem blauen Auge enden. Und sie neigen auch dazu, sich selbst zu verletzen, zum Beispiel wenn sie aus dem Bett fallen”, sagt sie.

Isolierte REM-Schlaf-Verhaltensstörung

Diese nächtlichen Ausbrüche werden in der Regel durch eine sogenannte isolierte REM-Schlaf-Verhaltensstörung (iRBD) verursacht. REM, oder Rapid Eye Movement, bezeichnet das Schlafstadium, in dem sich ein gesunder Mensch normalerweise überhaupt nicht bewegt. Högl schätzt, dass einer von 100 Menschen an iRBD leidet, die Männer und Frauen gleichermaßen betrifft und häufiger bei älteren Menschen diagnostiziert wird. Genaue Zahlen seien allerdings schwer zu ermitteln, da die Betroffenen oft nichts von ihrer Erkrankung wissen und Patienten:innen, die mit entsprechenden Symptomen vorstellig werden, meist lange auf eine Untersuchung warten müssen.

Vor diesem Hintergrund hat Högls Forschungsgruppe ein Werkzeug entwickelt. In Zusammenarbeit mit Heinrich Garn und Bernhard Kohn vom Austrian Institute of Technology (AIT) wurde eine Hightech-Kamera mit Künstlicher Intelligenz ausgestattet, um iRBD-spezifische Bewegungen zu erkennen.

“Die Methode hat sich als so genau erwiesen, dass sie für den Einsatz im Krankenhaus geeignet ist”, sagt Matteo Cesari, Bioingenieur und Erstautor einer aktuellen Studie, die Teil des Projekts ist. Der österreichische Wissenschaftsfonds (FWF) finanzierte das Projekt, das mittlerweile zu einem EU-Projekt geworden ist, in dem die Forscher:innen die Technologie weiterentwickeln, um sie für Massenscreenings tauglich zu machen.

Neurodegenerativer Prozess

Die isolierte REM-Schlaf-Verhaltensstörung stellt nicht nur eine Gefahr für die Betroffenen und die in ihrer Nähe schlafenden Menschen dar, es gilt auch als empfindlichster und spezifischster Marker für absterbende Nervenzellen. Um diesen neurodegenerativen Prozess zu verlangsamen, sei es wichtig, ihn so früh wie möglich zu diagnostizieren.

Eine Schlafstörung ansich sei, dem Team nach, leicht zu erkennen; bei Störungen wie iRBD ist eine Diagnose viel schwieriger zu stellen. Im zweiten Fall sind die Muskeln während der REM-Phase nicht gelähmt, wie bei gesunden Menschen: “Die Beine und Arme von iRBD-Patienten neigen zu schnellen Zuckungen. Außerdem bewegen sie sich so, als würden sie im Liegen ihre Träume nachspielen”, beschreibt Högl die Symptome.

Die Schlafexpertin vermutet, dass es soziale Gründe hat, dass iRBD häufiger bei Männern diagnostiziert wird: Während viele Frauen alleinstehend sind und in späteren Lebensabschnitten alleine schlafen, teilen ältere Männer häufiger ihr Bett, sodass die Störung leichter gefunden wird. Im Allgemeinen bleibt sie jedoch oft unerkannt: “Manche Menschen wissen gar nicht, dass es nicht normal ist, all die Bewegungen, von denen man träumt, auch im Schlaf auszuführen”, erklärt Högl.

Ihr Tipp: Wer über 50 Jahre alt ist und sich plötzlich im Schlaf bewegt oder seltsam verhält (mit oder ohne Träume), ist gut beraten, ein Schlaflabor aufzusuchen. Zum einen könne der Arzt Medikamente verschreiben, die die Symptome der iRBD lindern. Zum anderen sei die Störung ein deutlicher Hinweis auf den Verlust von Nervenzellen und werde daher oft mit anderen Krankheiten in Verbindung gebracht.

Schlafstörungen bisher nur in Laboren diagnostizierbar

“Neunzig Prozent aller Patienten mit iRBD entwickeln eine neurodegenerative Erkrankung wie Parkinson, Lewy-Körperchen-Demenz oder multiple Systematrophie (MSA)”, sagt Högl. Oft geschieht dies im Laufe mehrerer Jahre.

Zurzeit wird auf diesem Gebiet viel geforscht, unter anderem von Ambra Stefani und ihren Kollegen aus Högls Abteilung. Sie alle wissen, dass bei Patient:innen, die an einer der oben genannten Krankheiten leiden, viele ihrer Nervenzellen bereits abgestorben sind. “Eine iRBD-Diagnose kann uns einen Vorsprung von zehn Jahren verschaffen. Aber das Schlaflabor ist derzeit das Nadelöhr”, weist die Neurologin auf die Schwachstelle im System hin, denn Schlafstörungen können aktuell nur dort zuverlässig diagnostiziert werden.

Zur Erklärung: Bei einer Polysomnographie werden bei einem schlafenden Menschen verschiedene Signale überwacht, unter anderem Gehirnaktivität (EEG), Augenbewegungen, Atemmuster, Geräusche, Muskeltonus und Körperhaltung. Die Daten werden gesammelt und manuell den verschiedenen Schlafstadien zugeordnet. Da dies sehr personal- und zeitaufwendig ist, müssen Patient:innen in Österreich ein Jahr oder länger auf einen Termin in einem Schlaflabor warten.

KI und eine Xbox-Kamera

Högls Forschungsgruppe hat sich dieses Mankos angenommen und eine automatisierte Lösung für die Diagnose von iRBD entwickelt. Ihr Ziel war es, ein Instrument zu entwickeln, das auch für das Screening gesunder Menschen verwendet werden kann, um das Risiko der Entwicklung einer neurodegenerativen Erkrankung frühzeitig zu erkennen.

“Die Time-of-Flight-Kamera, die wir für unsere Methode verwenden, wird auch als Kinect-Sensor in der Xbox-Konsole eingesetzt”, erklärt Cesari die Konstruktion. Die 3D-Kamera sendet Infrarotstrahlung aus, die vom Körper der schlafenden Person reflektiert wird.

Durch die Messung der reflektierten Signale kann der Abstand zwischen der Kamera und der Person berechnet werden. “Wir nehmen 30 Bilder pro Sekunde auf und ermitteln den Abstand für jedes Pixel. Wenn sich der Abstand ändert, wissen wir, dass sich die Person im Schlaf bewegt hat”, erklärt der Bioingenieur.

Vorhersagen mit einer Trefferquote von 87 Prozent

Für die Analyse dieser Kameradaten entwickelten die Forscher eine KI-basierte Lösung, um die manuellen Schritte so weit wie möglich zu minimieren. In ihrer Studie stellten Cesari und seine Kollegen die neueste Version des Systems vor, das die Analysedaten mehrerer Körperteile mithilfe eines maschinellen Lernmechanismus zusammenführt.

“Wir fassen die Bewegungen der Beine, des Rumpfes, der Hände und des Kopfes einer Person während des REM-Schlafs zusammen. Indem wir die Daten übereinanderlegen, erhalten wir die besten Ergebnisse”, erklärt der Forscher.

Die Erkennungsrate des Systems für iRBD-Patient:innen liegt bei 87 Prozent, was der – wesentlich ressourcenintensiveren – multifaktoriellen Untersuchung im Schlaflabor nahe komme. Für die Diagnose von iRBD muss das System allerdings die Bewegungsdaten aus der REM-Phase ermitteln. Zurzeit sind für diesen Schritt noch zusätzliche Messungen erforderlich.

Internationale Schlafstörungen-Allianz

“Wir arbeiten derzeit daran, daraus eine eigenständige Methode zu machen. Zu diesem Zweck koordinieren wir eine Studie mit 300 Probanden”, erläutert Cesari das Projekt, an dem Schlaflabore aus Deutschland, Italien, Spanien und Frankreich teilnehmen. Das Team versucht auch, die Hardware von derzeit zwei Kilogramm auf 13 Gramm zu verkleinern, um sie zu einem mobilen Gerät zu machen.

Die Vision des Teams ist es nämlich, ein “automatisiertes Schlaflabor für den Hausgebrauch” zu entwickeln, das für umfassende Untersuchungen in der Bevölkerung eingesetzt werden könnte.

“Ein Mensch, der an iRBD erkrankt, braucht eine solide Diagnose, Beratung und Kontrolluntersuchungen”, betont Högl. “Sie sollten ihren Zustand verstehen und wissen, dass es möglich ist, das Fortschreiten einer neurodegenerativen Erkrankung zu verzögern.”

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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