Wie KI die Parkinsonforschung vorantreiben kann

Künstliche Intelligenz ist daran, viele Bereiche unseres Lebens zu verändern. Auch die Parkinsonforschung ist davon betroffen. Dank enormer Rechenleistung, der Auswertung riesiger Datenmengen und ausgeklügelten Algorithmen eröffnen sich viele neue Möglichkeiten. Wo liegen die grössten Chancen? Und welche Risiken bestehen? 

Was haben die Auswertung von Smartphone-Videos zu Gangstörungen, die Vorhersage von Impulskontrollstörungen oder die Prognose kognitiver Einschränkungen gemeinsam? Bei diesen kürzlich veröffentlichten Studien wurde Künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt. Und das ist nur eine kleine Auswahl – die Zahl der wissenschaftlichen Publikationen zu Parkinson, bei denen Forschende die neuen technologischen Möglichkeiten nutzen, nimmt laufend zu. Viele verwenden dabei sogenanntes Maschinelles Lernen, ein Teilbereich von KI. Dabei werden Computer so programmiert, dass sie aus grossen Datenmengen selbstständig Muster erkennen und mit dem erlernten Wissen konkrete Aufgaben lösen können.

Die Technologie eröffnet der Parkinsonforschung enorme Chancen. Zu diesem Schluss kommt auch die Michael J. Fox Foundation in einem jüngst publizierten Beitrag. Dank der Analyse riesiger, komplexer Datensätze könne KI unser Verständnis und die Behandlung von Parkinson grundlegend verändern. Die Aussage der Stiftung des von Parkinson betroffenen Schauspielers aus «Back to the Future» hat Gewicht. Keine andere private Organisation unterstützt die Parkinsonforschung mit mehr Geld.

Früher zur Diagnose
KI wird dabei in verschiedenen Bereichen eingesetzt. Sie kann helfen, frühe Warnzeichen zu erkennen, die für das menschliche Auge unsichtbar sind. Auch zuverlässige Vorhersagen sind möglich, wie schnell sich zum Beispiel Gang- oder Sprachstörungen und andere Symptome einer Person verändern. Und sie kann Forschende bei der Planung von klinischen Studien unterstützen, damit sie rascher zu Antworten auf ihre offenen Fragen kommen.

Viele Vorteile 
KI kann die Parkinsonforschung auf vielfältige Weise vorantreiben:

• Die Technologie ist besonders leistungsfähig, wenn es darum geht, Muster in komplexen biomedizinischen Daten zu finden. Konkret können umfangreiche Datensätze zu Genetik, Gehirnscans, Messungen der Rückenmarksflüssigkeit, Blutproben oder Daten von tragbaren Sensoren analysiert werden.
• KI kann helfen, den Krankheitsverlauf bei einzelnen Patientinnen oder Patienten vorherzusagen.
• Es lassen sich neue Erkenntnisse über mögliche biologische Subtypen von Parkinson gewinnen. 
• KI kann zur Klärung beitragen, wie Genetik und Umweltrisiken zusammenspielen. Das ist wichtig für die Früherkennung und Prävention von Parkinson.

Reale Gefahren
Doch der Einsatz von KI ist auch mit Gefahren verbunden. Die Qualität der Ergebnisse hängt massgeblich von den Daten ab, die zum Training der Modelle verwendet wurden. Und hier zeigen sich in der Parkinsonforschung dieselben Risiken wie bei KI im Allgemeinen: Bei den eingesetzten Daten handelt es sich häufig um eine einseitige Auswahl. Gewisse Gruppen der Gesellschaft werden dabei zu wenig berücksichtigt, meist bezüglich Alter, Geschlecht oder ethnischer Zugehörigkeit. Diese systematischen Verzerrungen können die Qualität der Aussagen zum Teil erheblich mindern und dazu führen, dass gewisse Bevölkerungsgruppen diskriminiert werden.

Eine aktuelle Studie zeigt auf, dass diese Gefahren real sind. Forschende testeten verschiedene Modelle und kamen zum Schluss, dass die Qualität der Diagnosen je nach Bevölkerungsschicht deutlich variierte. Sie verlangen deshalb, dass bei den KI-Anwendungen Massnahmen ergriffen werden, um diese Ungleichheiten zu reduzieren.

Der Mensch bleibt wichtig
Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler werden nicht durch KI ersetzt, davon ist auch die Stiftung von Michael J. Fox überzeugt. Es sind weiterhin Fachleute, die Parkinson verstehen, Resultate interpretieren und anwenden können. Es brauche das Zusammenspiel zwischen menschlicher Expertise und leistungsfähigen Computern. So sei es möglich, bis heute unerforschte Aspekte von Parkinson zu erkennen, bessere Therapien zu entwickeln und deren Wirkung genauer zu erfassen. Davon können alle profitieren - sofern die Technologie verantwortungsvoll eingesetzt wird. 

August 2026