Durch die rasante Entwicklung digitaler Computertechniken und neuer
Analysemethoden hat sich ein neuer Ansatz zur Analyse der Hirnströme
(quantitatives EEG) ergeben, die in verschiedenen klinischen Bereichen der
Neurologie und Psychiatrie bereits Ergebnisse zeigen. Die neuen
Möglichkeiten der Analyse des EEG durch Einsatz künstlicher
Intelligenz (Deep Learning) und großer Datenmengen (Big Data) sowie
telemedizinischer Datenübermittlung und Interaktion wird den Einsatz der
Methode vermutlich in den nächsten Jahren erweitern.
Abstract
Electroencephalography (EEG) is one of the oldest methods in neurophysiology and
the only method still in clinical and scientific use. After the introduction
about 90 years ago, it is not to be expected that significant innovations could
be achieved using the methods of recording and evaluation that were customary up
to recently. However, the rapid development of digital computer techniques and
analysis methods (quantitative EEG) has resulted in a completely new approach to
the analysis of brain waves, which is showing initial results in various
clinical areas of neurology and psychiatry. New methods of analyzing the EEG
such as artificial intelligence (deep learning) and the capability to process
large amounts of data (big data) and telemedical innovations likely will improve
the yield of the method in the near future.
Schlüsselwörter
EEG - quantitative Elektroenzephalografie - Epilepsie - Status epilepticus - künstliche
Intelligenz
Key words
EEG - quantitative electroencephalography - epilepsy - status epilepticus - artificial
intelligence
