Neu-Delhi, Eine neue Smartphone-Anwendung könnte für Sanitäter nützlich sein, da sie innerhalb von Sekunden erkennt, ob ein Patient einen Schlaganfall erlitten hat.
Die Entwickler des Tools, das eine Genauigkeit von 82 Prozent hat, gaben an, dass es künstliche Intelligenz (KI) nutzt, um Gesichtssymmetrie und Muskelbewegungen zu analysieren und Schlaganfälle zu erkennen.
Zu den Anzeichen, die darauf hindeuten, dass eine Person einen Schlaganfall erlitten hat, können Verwirrtheit, Verlust der Kontrolle über Muskelbewegungen, Sprachstörungen und verminderte Mimik gehören, sagten sie.
Das Forschungsteam teilte die Testergebnisse der Anwendung in einer Studie mit, die in der Zeitschrift Computer Methods and Programs in Biomedicine veröffentlicht wurde.
„Einer der Schlüsselparameter, der Menschen mit Schlaganfall betrifft, ist, dass ihre Gesichtsmuskeln typischerweise einseitig werden, sodass sich eine Seite des Gesichts anders verhält als die andere“, sagte Hauptautor Guilherme Camargo de Oliveira vom Royal Melbourne Institute of Technologie (RMIT), Australien.
„Wir verfügen über die (KI-)Tools und die Bildverarbeitungstools, die erkennen können, ob sich die Asymmetrie des Lächelns verändert – das ist in unserem Fall der Schlüssel zur Erkennung“, sagte de Oliveira.
Laut den Forschern weist das Smartphone-Tool eine Genauigkeit von 82 Prozent bei der Erkennung von Schlaganfällen auf, eine Erfolgsquote, die im Vergleich zu Sanitätern besser abschneidet.
Für die Studie nutzte das Team Videoaufzeichnungen der Mimik von 14 Menschen, die einen Schlaganfall erlitten hatten, und 11 gesunden Personen.
Die Früherkennung eines Schlaganfalls sei von entscheidender Bedeutung, da eine rechtzeitige Behandlung das Risiko einer langfristigen Behinderung verringert und Leben rettet, sagten die Forscher.
Das neu entwickelte Tool würde zwar keine umfassenden klinischen Diagnosetests für Schlaganfälle ersetzen, könne aber dazu beitragen, Menschen, die eine Behandlung benötigen, viel früher zu identifizieren, sagten sie.
„Studien zeigen, dass fast 13 Prozent der Schlaganfälle in Notaufnahmen und öffentlichen Krankenhäusern übersehen werden, während 65 Prozent der Patienten ohne dokumentierte neurologische Untersuchung einen nicht diagnostizierten Schlaganfall erleiden“, sagte korrespondierender Autor Dinesh Kumar, Professor am RMIT.
„Diese Rate kann in kleineren regionalen Zentren sogar noch höher sein. Da viele Schlaganfälle zu Hause passieren und die Erstversorgung oft von Ersthelfern unter nicht idealen Bedingungen geleistet wird, besteht ein dringender Bedarf an benutzerfreundlichen Diagnosetools in Echtzeit.“ ", sagte Kumar.
Die Entwickler des Tools, das eine Genauigkeit von 82 Prozent hat, gaben an, dass es künstliche Intelligenz (KI) nutzt, um Gesichtssymmetrie und Muskelbewegungen zu analysieren und Schlaganfälle zu erkennen.
Zu den Anzeichen, die darauf hindeuten, dass eine Person einen Schlaganfall erlitten hat, können Verwirrtheit, Verlust der Kontrolle über Muskelbewegungen, Sprachstörungen und verminderte Mimik gehören, sagten sie.
Das Forschungsteam teilte die Testergebnisse der Anwendung in einer Studie mit, die in der Zeitschrift Computer Methods and Programs in Biomedicine veröffentlicht wurde.
„Einer der Schlüsselparameter, der Menschen mit Schlaganfall betrifft, ist, dass ihre Gesichtsmuskeln typischerweise einseitig werden, sodass sich eine Seite des Gesichts anders verhält als die andere“, sagte Hauptautor Guilherme Camargo de Oliveira vom Royal Melbourne Institute of Technologie (RMIT), Australien.
„Wir verfügen über die (KI-)Tools und die Bildverarbeitungstools, die erkennen können, ob sich die Asymmetrie des Lächelns verändert – das ist in unserem Fall der Schlüssel zur Erkennung“, sagte de Oliveira.
Laut den Forschern weist das Smartphone-Tool eine Genauigkeit von 82 Prozent bei der Erkennung von Schlaganfällen auf, eine Erfolgsquote, die im Vergleich zu Sanitätern besser abschneidet.
Für die Studie nutzte das Team Videoaufzeichnungen der Mimik von 14 Menschen, die einen Schlaganfall erlitten hatten, und 11 gesunden Personen.
Die Früherkennung eines Schlaganfalls sei von entscheidender Bedeutung, da eine rechtzeitige Behandlung das Risiko einer langfristigen Behinderung verringert und Leben rettet, sagten die Forscher.
Das neu entwickelte Tool würde zwar keine umfassenden klinischen Diagnosetests für Schlaganfälle ersetzen, könne aber dazu beitragen, Menschen, die eine Behandlung benötigen, viel früher zu identifizieren, sagten sie.
„Studien zeigen, dass fast 13 Prozent der Schlaganfälle in Notaufnahmen und öffentlichen Krankenhäusern übersehen werden, während 65 Prozent der Patienten ohne dokumentierte neurologische Untersuchung einen nicht diagnostizierten Schlaganfall erleiden“, sagte korrespondierender Autor Dinesh Kumar, Professor am RMIT.
„Diese Rate kann in kleineren regionalen Zentren sogar noch höher sein. Da viele Schlaganfälle zu Hause passieren und die Erstversorgung oft von Ersthelfern unter nicht idealen Bedingungen geleistet wird, besteht ein dringender Bedarf an benutzerfreundlichen Diagnosetools in Echtzeit.“ ", sagte Kumar.
