{"id":12754,"date":"2023-09-12T11:15:45","date_gmt":"2023-09-12T11:15:45","guid":{"rendered":"https:\/\/network-king.net\/sprechfaehigkeit-bei-als-sensoren-und-ki-koennen-helfen\/"},"modified":"2023-09-12T11:19:04","modified_gmt":"2023-09-12T11:19:04","slug":"sprechfaehigkeit-bei-als-sensoren-und-ki-koennen-helfen","status":"publish","type":"articles","link":"https:\/\/network-king.net\/de\/sprechfaehigkeit-bei-als-sensoren-und-ki-koennen-helfen\/","title":{"rendered":"Sprechf\u00e4higkeit bei ALS: Sensoren und KI k\u00f6nnen helfen"},"content":{"rendered":"\n<p>Hoffnung f\u00fcr Patienten weltweit: Mit k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) ausgestattete Sensoren im Gehirn von Patienten, die an der neurologischen Erkrankung ALS (Amyotrophe Lateralsklerose) leiden, k\u00f6nnten deren Sprechf\u00e4higkeit wiederherstellen. <a href=\"https:\/\/med.stanford.edu\/news\/all-news\/2023\/08\/brain-implant-speech-als.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Forscher der Stanford University School of Medicine in Kalifornien (USA) entwickelten diese Technologie<\/a>. Dabei werden Signale aus bestimmten sprachbezogenen Hirnregionen an eine Software \u00fcbertragen, welche die Hirnaktivit\u00e4t entschl\u00fcsselt und in Text umwandelt. Dieser erscheint anschlie\u00dfend auf einem Computerbildschirm.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Forscher testeten diese Methode bereits an einer 68-j\u00e4hrigen Patientin. \u00c4rzte diagnostizierten bei ihr ALS: Eine fortschreitende neurodegenerative Krankheit, bei der jene Neuronen zerst\u00f6rt werden, die f\u00fcr die Bewegungssteuerung verantwortlich sind. Bei einigen ALS-Patienten kann die Erkrankung auch zu Sprachst\u00f6rungen f\u00fchren. Wie bei der betreffenden Patientin: Sie kann die Muskeln in ihren Lippen, ihrer Zunge, ihrem Kehlkopf und ihrem Kiefer nicht mehr benutzen, um Laute deutlich auszusprechen.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed aligncenter is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"New hope for ALS patients to communicate | 90 Seconds w\/ Lisa Kim\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/DaWb1ukmYHQ?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>Bei einem operativen Eingriff implantierten Mediziner der Frau zwei kleine Sensoren in die Gro\u00dfhirnrinde \u2013 die \u00e4u\u00dferste Schicht des Gehirns. Die Sensoren, die beide auf die Sprachproduktion einwirken, platzierten sie dabei in zwei verschiedenen Hirnareale. Sie bestehen aus quadratisch angeordneten Gruppen winziger Siliziumelektroden. Jede dieser Gruppen enth\u00e4lt 64 Elektroden, die in einem 8-mal-8-Gitter angeordnet sind und einen Abstand von etwa der halben Dicke einer Kreditkarte haben. Diese Konstruktion ist an d\u00fcnnen Golddr\u00e4hten befestigt, die aus dem Sch\u00e4del herausf\u00fchren und mit einem Computer verbunden sind.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Sensoren dienen als Schnittstelle zwischen Gehirn und Computer (iBCI \u2013 Intracortical Brain-Computer Interface). In Verbindung mit einer Dekodierungssoftware k\u00f6nnen sie die Gehirnaktivit\u00e4t, die bei Sprechversuchen des Patienten vor sich geht, in geschriebene Worte \u00fcbersetzen.<\/p>\n\n\n\n<p>Der KI-Algorithmus empf\u00e4ngt und dekodiert die elektronischen Signale aus dem Gehirn des Patienten. Er lernt, die verschiedenen Gehirnaktivit\u00e4ten zu unterscheiden, welche die Versuche begleiten, die 39 Phoneme der englischen Sprache auszusprechen. Um den Algorithmus zu trainieren, unterzog sich die Patientin etwa 25 Sitzungen von jeweils etwa vier Stunden Dauer. W\u00e4hrend der Sitzungen versuchte sie, zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hlte S\u00e4tze zu wiederholen, die aus Gespr\u00e4chsproben zwischen Menschen am Telefon entnommen wurden.<\/p>\n\n\n\n<p>Etwa einen Monat nach der Operation begannen die Forscher mit Sitzungen zweimal pro Woche, um die Sprachinterpretations-Software der Patientin zu trainieren. Nach vier Monaten wurden die Sprachversuche mit einer Geschwindigkeit von 62 W\u00f6rtern pro Minute in geschriebene W\u00f6rter umgewandelt \u2013 laut der Wissenschaftlergruppe ist das mehr als dreimal schneller als der bisherige Rekord f\u00fcr iBCI-gest\u00fctzte Kommunikation.<\/p>\n\n\n\n<p>\u201eDie Sprechgeschwindigkeit des Patienten n\u00e4hert sich allm\u00e4hlich der nat\u00fcrlichen Konversationsgeschwindigkeit an, die bei Englischsprechern bei etwa 160 W\u00f6rtern pro Minute liegt\u201c, sagt die Chirurgin Jaimie Henderson. Dies zeige, dass es m\u00f6glich ist, Sprache durch Aufzeichnung der Aktivit\u00e4t eines sehr kleinen Bereichs der Gehirnoberfl\u00e4che zu entschl\u00fcsseln.<\/p>\n\n\n\n<p>Im Jahr 2021 waren Henderson und andere Forscher Co-Autoren einer anderen Studie: Hier stand die erfolgreiche textliche Umwandlung der imagin\u00e4ren Handschrift einer gel\u00e4hmten Person mit Hilfe eines iBCI im Mittelpunkt. Dabei lie\u00df sich eine Geschwindigkeit von 90 Zeichen oder 18 W\u00f6rtern pro Minute erreichen \u2013 bis dahin ein Weltrekord f\u00fcr eine iBCI-Methode.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Ergebnisse der aktuellen Forschung ver\u00f6ffentlichten die Experten <a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41586-023-06377-x\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">in einem Artikel<\/a> der Zeitschrift Nature. Die Forscher weisen darauf hin, dass es sich bei der Arbeit um einen wissenschaftlichen Konzeptnachweis handelt \u2013 nicht etwa um ein echtes Ger\u00e4t, das Menschen im Alltag verwenden k\u00f6nnen. Aber es ist ein Durchbruch f\u00fcr die Wiederherstellung einer schnellen Kommunikation von Menschen, die aufgrund einer L\u00e4hmung nicht sprechen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-markt-fur-medizinische-sensoren\">Markt f\u00fcr medizinische Sensoren<\/h2>\n\n\n\n<p>Einem<a href=\"https:\/\/www.emergenresearch.com\/select-license\/1765\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"> Bericht von Emergen Research<\/a> zufolge erreicht der Wert des globalen Marktes f\u00fcr medizinische Sensoren bis 2032 voraussichtlich 7,5 Milliarden US-Dollar \u2013 mit einer durchschnittlichen j\u00e4hrlichen Wachstumsrate von 13,4 % w\u00e4hrend des Prognosezeitraums.<\/p>\n\n\n\n<p>Diese Klasse von Sensoren ist in der modernen Gesundheitsf\u00fcrsorge unverzichtbar: Die Technik \u00fcberwacht in Echtzeit die Lebenszeichen von Patienten mit chronischen Krankheiten, darunter die Herzfrequenz, den Blutdruck, die Temperatur sowie den Blutzuckerspiegel und die Atemfrequenz. Das erleichtert die Diagnose verschiedener Arten von Erkrankungen. Dar\u00fcber hinaus treibt die wachsende Zahl \u00e4lterer Menschen sowie die steigende Nachfrage nach h\u00e4uslicher Pflege die Einf\u00fchrung medizinischer Sensoren voran. Fortschritte in der Sensortechnologie, wie Miniaturisierung, drahtlose Konnektivit\u00e4t und tragbare Designs, trugen ebenfalls zu einer wachsenden Nachfrage bei.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/sensoresmedicos.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-12587\" width=\"761\" height=\"425\" srcset=\"https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/sensoresmedicos.jpg 1522w, https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/sensoresmedicos-300x168.jpg 300w, https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/sensoresmedicos-1024x572.jpg 1024w, https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/sensoresmedicos-768x429.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 761px) 100vw, 761px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Der Studie von Emergen Research zufolge ist dieser Markt bereits ziemlich konsolidiert, wobei der Gro\u00dfteil der Einnahmen auf einige wenige Akteure entf\u00e4llt. Es sind verschiedene Marktbewegungen im Gange, wie z. B. Fusionen und \u00dcbernahmen, strategische Vereinbarungen sowie Vertr\u00e4ge im Zusammenhang mit Produktentwicklung, Tests und Markteinf\u00fchrungsprozessen.<\/p>\n\n\n\n<p>Eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen auf dem Markt f\u00fcr medizinische Sensoren sind die strengen gesetzlichen Normen. Diese sollen, die Sicherheit, Pr\u00e4zision und Zuverl\u00e4ssigkeit gew\u00e4hrleisten. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Probleme mit der Interoperabilit\u00e4t sowie die fehlende Standardisierung von Datenformaten eine effiziente Nutzung von Sensoren zur \u00dcberwachung und Entscheidungsfindung einschr\u00e4nken. Sicherheit und Datenschutz sind weitere Aspekte, die von medizinischen Sensoren erzeugte Daten in besonderem Ma\u00dfe betreffen. Dieses Szenario kann neue Marktteilnehmer vor gewisse Hindernisse stellen und den Zeit- und Kostenaufwand f\u00fcr die Produktentwicklung in die H\u00f6he treiben.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hoffnung f\u00fcr Patienten weltweit: Mit k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) ausgestattete Sensoren im Gehirn von Patienten, die an der neurologischen Erkrankung ALS (Amyotrophe Lateralsklerose) leiden, k\u00f6nnten deren Sprechf\u00e4higkeit wiederherstellen. Forscher der Stanford University School of Medicine in Kalifornien (USA) entwickelten diese Technologie. 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