{"id":40420,"date":"2025-10-23T07:27:36","date_gmt":"2025-10-23T05:27:36","guid":{"rendered":"https:\/\/neuronup.com\/?p=40420"},"modified":"2025-10-23T07:27:40","modified_gmt":"2025-10-23T05:27:40","slug":"die-digitalisierung-in-der-neuropsychologischen-diagnostik","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/neuronup.com\/de\/forschung\/neue-technologien\/die-digitalisierung-in-der-neuropsychologischen-diagnostik\/","title":{"rendered":"Die Digitalisierung in der neuropsychologischen Diagnostik"},"content":{"rendered":"\n

Marcos R\u00edos-Lago macht die Fortschritte, Chancen und Grenzen der Technologie im Bereich der neuropsychologischen Evaluation<\/strong> sichtbar, mit kritischer und integrativer Sichtweise.<\/p>\n\n\n\n

Die Allgegenwart der Technologie in unserem Leben<\/h2>\n\n\n\n

Derzeit sind wir von Technologie umgeben. Erst vor wenigen Tagen erlebten wir einen Stromausfall, der uns f\u00fcr einige Stunden ohne Elektrizit\u00e4t lie\u00df und die Konsequenzen aufzeigte, nicht \u00fcber die Technologie zu verf\u00fcgen, an die wir gew\u00f6hnt sind. Industrie, Unterhaltung, Verkehr, Kommunikation und unz\u00e4hlige allt\u00e4gliche Dinge wie Kochen oder Warmwasserbereitung funktionierten nicht mehr. Technologie umgibt uns in praktisch allen Bereichen unseres Lebens. <\/p>\n\n\n\n

Warum hat die Neuropsychologie so lange gebraucht, um sich zu digitalisieren?<\/h2>\n\n\n\n

Einige Autoren haben jedoch k\u00fcrzlich darauf hingewiesen, dass es Disziplinen gibt, in denen der Einsatz von Technologie noch eher symbolisch ist und nicht so stark in den Arbeitsalltag integriert wurde, wie es m\u00f6glich w\u00e4re. Wir sprechen hier eindeutig von der Neuropsychologie, wie Miller und Barr (2017) hervorhoben. <\/p>\n\n\n\n

Trotz ihrer potenziellen Vorteile und des hohen Technologieneinsatzes in anderen Bereichen hat die Neuropsychologie noch nicht vollst\u00e4ndig den \u00dcbergang zur Integration technologischer Elemente vollzogen<\/strong>, die in verwandten Bereichen der Rehabilitation schon l\u00e4ngst eingesetzt werden. <\/p>\n\n\n\n

Erste Schritte hin zur digitalen Transformation in der Rehabilitation<\/h3>\n\n\n\n

Es stimmt, dass im Bereich der Rehabilitation der Einsatz von Computern f\u00fcr die kognitive Stimulation h\u00e4ufiger ist<\/strong>, und NeuronUP ist ein gutes Beispiel daf\u00fcr. Wir haben auch begonnen, Fernsitzungen durchzuf\u00fchren<\/strong>, was w\u00e4hrend der Pandemie einen gro\u00dfen Vorteil darstellte und es erm\u00f6glichte, die Behandlungen f\u00fcr diejenigen aufrechtzuerhalten, die sich vor\u00fcbergehend nicht in die Rehabilitationszentren begeben konnten. Dies ist unmittelbar in l\u00e4ndlichen und weniger versorgten Regionen anwendbar. <\/p>\n\n\n\n

Die Leitlinien der APA zur Telepsychologie legen ethische, technische und psychometrische Prinzipien f\u00fcr die neuropsychologische Fernarbeit mittels Videokonferenzen fest (American Psychological Association, 2013). Auch der Einsatz digitaler Werkzeuge ist bereits in elektronischen Patientenakten verf\u00fcgbar, angesichts der aktuellen Anforderungen an den Datenschutz. <\/p>\n\n\n\n

Die neuropsychologische Diagnostik: noch fern der Digitalisierung<\/h3>\n\n\n\n

Allerdings befindet sich der Einsatz von Technologie in der neuropsychologischen Diagnostik noch am Anfang und ist nur sehr vereinzelt implementiert<\/strong>, trotz seines Potenzials. <\/p>\n\n\n\n

Klassische Testverfahren: die S\u00e4ulen der klinischen Neuropsychologie <\/h2>\n\n\n\n

Anfang des 20. Jahrhunderts erm\u00f6glichte das Interesse an der Funktionsweise des menschlichen Geistes und des Nervensystems die Entwicklung einiger experimenteller Aufgaben wie dem heute als Stroop-Test bekannten Verfahren (1935), dem Trail Making Test (1948) oder den Rey-Ged\u00e4chtnistests (1919) sowie der Rey-Osterrieth-Komplexfigur (1941) (zur \u00dcbersicht siehe Sherman, Tan und Hrabok, 2022). <\/p>\n\n\n\n

Kurze Zeit sp\u00e4ter wurden diese Aufgaben in der klinischen Praxis eingesetzt, um das kognitive Profil von Patient:innen mit Sch\u00e4digungen des zentralen Nervensystems zu charakterisieren. Diese Tests haben sich zum Goldstandard in der klinischen Praxis entwickelt. <\/p>\n\n\n\n

Warum verwenden wir immer noch Tests, die vor 100 Jahren entwickelt wurden?<\/h3>\n\n\n\n

Fast 100 Jahre sp\u00e4ter verwenden wir diese Aufgaben immer noch im klinischen Alltag. Allerdings wurden im Laufe all dieser Jahre weiterhin Aufgaben entwickelt, die es uns erm\u00f6glichen, unser Wissen \u00fcber Kognition und Gehirn zu vertiefen und zu erweitern, die jedoch nicht den Sprung in den klinischen Bereich geschafft haben<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Wenn wir die \u201ebesten\u201c Aufgaben haben, um die Funktionsweise des Gehirns und kognitiver Prozesse zu verstehen, warum nutzen wir sie dann nicht t\u00e4glich mit unseren Patient:innen? <\/p>\n\n\n\n

Vorteile der Papier-und-Bleistift-Tests<\/h3>\n\n\n\n

Neuropsycholog:innen kennen die klassischen Papier-und-Bleistift-Tests gut. Heute wissen wir, dass sie es uns erm\u00f6glichen, die Leistungsf\u00e4higkeit der Mechanismen, die wir heute kennen, zu evaluieren<\/strong> (die nicht immer mit denjenigen \u00fcbereinstimmen, f\u00fcr die sie laut dem Wissen von vor 100 Jahren entwickelt wurden).<\/p>\n\n\n\n

Viele erm\u00f6glichen es uns, relativ standardisierte Beobachtungen durchzuf\u00fchren, um unsere kognitiven Modelle zu pr\u00fcfen und vor allem das Verhalten von Personen zu beobachten und zu diagnostizieren (von denen viele aus verschiedenen Gr\u00fcnden kognitive Beeintr\u00e4chtigungen aufweisen). Au\u00dferdem bieten sie robuste Normen, die es erm\u00f6glichen, die Leistung eines Individuums im Vergleich zu verschiedenen Referenzgruppen nach Alter, Bildungsniveau, Erkrankung usw. einzuordnen. Selbstverst\u00e4ndlich wenden wir sie t\u00e4glich an und k\u00f6nnen ihre Vorteile (und einige ihrer Nachteile) deutlich erkennen. <\/p>\n\n\n\n

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Digitalisierung der neuropsychologischen Diagnostik: eine neue \u00c4ra<\/h2>\n\n\n\n

Heutzutage haben wir die M\u00f6glichkeit, die Digitalisierung im Bereich der neuropsychologischen Diagnostik vollumf\u00e4nglich zu implementieren. Diese Digitalisierung der Diagnostik reagiert nicht nur auf die Dringlichkeit, jahrhundertealte Protokolle zu modernisieren, sondern er\u00f6ffnet auch ein Spektrum von M\u00f6glichkeiten<\/strong>, das \u00fcber die reine \u00dcbertragung klassischer Tests in ein elektronisches Format hinausgeht.<\/p>\n\n\n\n

Erste Phase: Umwandlung von Protokollen<\/h3>\n\n\n\n

Die Umwandlung klassischer Protokolle in elektronische Formate<\/strong> kann die erste Phase der Digitalisierung darstellen. In dieser Phase werden die Anweisungen und Administrationskriterien repliziert, automatische Auswertungen und neue zeitliche sowie kinematische Metriken<\/strong> (Latenzen, Pausen, Druckintensit\u00e4t, Zittern etc.) integriert. <\/p>\n\n\n\n

Diese neuen Messgr\u00f6\u00dfen k\u00f6nnen dazu beitragen, Mikrovariationen in der Reihenfolge der Zeichnungsvorg\u00e4nge und im angewandten Druck zu erkennen<\/strong>, Indikatoren, die m\u00f6glicherweise empfindlich auf kognitive Beeintr\u00e4chtigungen und subtile Ver\u00e4nderungen reagieren. <\/p>\n\n\n\n

Auch der Einsatz von Variabilit\u00e4tsmetriken oder Konsistenzmetriken der Antworten kann helfen, aufmerksamkeitsbezogene Schwankungen aufzudecken, die im klassischen Format unbemerkt bleiben (Harris et al., 2024). <\/p>\n\n\n\n

Nat\u00fcrlich umfasst dieser Bereich auch die Integration von forschungsbasierten Aufgaben<\/strong> aus der Grundlagenforschung in Neuro- und Neuropsychologie, die im klinischen Umfeld n\u00fctzlich sein k\u00f6nnen<\/strong>, und greift damit einen Teil der Tradition unserer Disziplin in ihren Anf\u00e4ngen wieder auf. <\/p>\n\n\n\n

Die Rolle des Klinikers in der digitalen \u00c4ra <\/h4>\n\n\n\n

Allerdings ist die reine Erfassung quantitativer Daten ohne interpretativen Rahmen sinnlos, weshalb ein hohes Fachwissen seitens des Fachpersonals notwendig ist. Die Interpretation der Ergebnisse h\u00e4ngt weiterhin stark von der Expertise des Klinikers ab<\/strong>: Bewertungsskalen, der Einsatz heuristischer Verfahren im Denken, Ausschlusskriterien f\u00fcr Items und diagnostische Schlussfolgerungen erfordern ein hohes Erfahrungsniveau. <\/p>\n\n\n\n

Dennoch sollten wir \u00fcber unser eigenes Wissen nachdenken. Zum Beispiel: \u201eSind wir Experten f\u00fcr Sch\u00e4del-Hirn-Traumata?\u201c; \u201eUnd wie Experten sind wir bei einem Patienten, der ein Trauma nach einem misslungenen Suizidversuch erlitten hat?\u201c; \u201eK\u00f6nnen wir gut mit den Folgen eines Traumas bei einer Person umgehen, die an einer schweren Depression leidet?\u201c. <\/p>\n\n\n\n

Vielleicht kann uns der Einsatz von kontextbezogenen Unterst\u00fctzungssystemen oder automatisierten Vorschl\u00e4gen dabei helfen, unsere diagnostischen und therapeutischen F\u00e4higkeiten zu verbessern.<\/p>\n\n\n\n

Zweite Phase: Einbindung von Hardware<\/h3>\n\n\n\n

In einer m\u00f6glichen zweiten Phase w\u00fcrde man zus\u00e4tzliche Hardware integrieren<\/strong>: Beschleunigungsmesser, haptische Sensoren, Bewegungssensoren, Eye-Tracker, Kameras zur Gesichtserkennung, Virtual- und Augmented-Reality-Umgebungen. <\/p>\n\n\n\n

Bello et al. (2025) kommen zu dem Schluss, dass diese Technologien trotz ihres Potenzials noch immer unzureichend genutzt werden<\/strong>, um instrumental t\u00e4tige Alltagsaktivit\u00e4ten mit hoher Genauigkeit nachzustellen. <\/p>\n\n\n\n

Mit einigen dieser Technologien k\u00f6nnte man m\u00f6glicherweise Frustreaktionen, antizipatorische Angst oder die F\u00e4higkeit zur Fehlererkennung erfassen. All dies h\u00e4ngt heute noch von der F\u00e4higkeit des Fachpersonals ab, diese zu erkennen und korrekt zu interpretieren. <\/p>\n\n\n\n

Bereiche wie soziale Kognition, Konfliktl\u00f6sung im zwischenmenschlichen Bereich oder Emotionserkennung bleiben mit hochaufl\u00f6senden quantitativen Instrumenten weitgehend unerforscht<\/strong>. Und in einer globalisierten Welt schw\u00e4cht das Fehlen transkultureller Vergleiche und angepasster Versionen f\u00fcr verschiedene sprachliche und bildungsbezogene Kontexte die \u00f6kologische Validit\u00e4t vieler Instrumente.<\/p>\n\n\n\n

Wearables und Mobile Health in der Neuropsychologie<\/h4>\n\n\n\n

Doch zur\u00fcck zur bereits etablierten Technologie: Besonders hervorzuheben sind die sogenannten Wearables<\/strong>, die es erm\u00f6glichen, Informationen in Echtzeit und in nat\u00fcrlichen Umgebungen zu erfassen (Fioerdelli et al. 2013). <\/p>\n\n\n\n

Seit dem Erscheinen des iPhones im Jahr 2007 hat die Forschung im Bereich Mobile Health exponentiell zugenommen, wobei die Fern\u00fcberwachung, die Erfassung h\u00e4ufiger Daten in nat\u00fcrlichen Umgebungen, die Gesundheitsf\u00f6rderung und intraindividuelle Langzeitvergleiche im Vordergrund stehen. <\/p>\n\n\n\n

Die Neuropsychologie nutzt die M\u00f6glichkeiten dieser Datenerfassung in nat\u00fcrlichen Umgebungen noch nicht voll aus<\/strong>. Dies umfasst Sprachaufzeichnungen, Bewegungsdaten, Routen etc. Au\u00dferdem erm\u00f6glicht der Einsatz von Mobiltelefonen unmittelbares Feedback an die Person, den Einsatz geplanter Nachrichten, Optimierung von Alarmen und Benachrichtigungen (z. B. geolokalisiert), die Nutzung von Kamera und Mikrofonen, Spracherkennung sowie weitere f\u00fcr die Neuropsychologie relevante Funktionen (G\u00f3mez Velez et al. 2017). <\/p>\n\n\n\n

Dritte Phase: Integration von KI<\/h3>\n\n\n\n

In der dritten und wohl disruptivsten Phase k\u00f6nnte die Integration einheitlicher Plattformen mit k\u00fcnstlicher Intelligenz<\/strong> (KI) erfolgen. Die rasche Einf\u00fchrung verschiedener KI-Werkzeuge in den letzten Monaten und die Akzeptanz in der Bev\u00f6lkerung k\u00f6nnten dazu f\u00fchren, dass diese Phase fr\u00fcher als erwartet eintritt. <\/p>\n\n\n\n

Die Verf\u00fcgbarkeit von Systemen zur Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache und deren Zug\u00e4nglichkeit beschleunigen zumindest die Nutzung einiger ihrer Funktionen. Dennoch wird es n\u00fctzlich sein, diese Technologie weiter zu vertiefen<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Diagnostische und interventionelle M\u00f6glichkeiten<\/h4>\n\n\n\n

\u00dcberwachte und un\u00fcberwachte Lernalgorithmen k\u00f6nnen Tausende von Variablen (kinematisch, Reaktionszeiten, Fehlerarten) verarbeiten, komplexe Antwortmuster analysieren, atypische kognitive Profile identifizieren, Prognosemarker aufsp\u00fcren oder neuroanatomische Inferenzen vorschlagen, deren Genauigkeit bei bestimmten Aufgaben die Expertenmeinung \u00fcbertrifft (Veneziani et al., 2024). <\/p>\n\n\n\n

Automatisierte Berichterstellung<\/h4>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen diese Systeme Berichte erstellen, die klinische Narrationen, Leistungsgraphiken und Interventionsvorschl\u00e4ge<\/strong> (kognitive Rehabilitation, medikament\u00f6se Anpassungen) in Sekundenschnelle integrieren, wodurch die Entscheidungsfindungszeit, der Bedarf an Behandlungsanpassungen und sogar die Berichterstellung erheblich verk\u00fcrzt werden, ohne dabei die Qualit\u00e4t zu mindern (oder sie sogar zu steigern). <\/p>\n\n\n\n

Normative Datenbanken und diagnostische Personalisierung<\/h4>\n\n\n\n

Ein Schl\u00fcsselfaktor f\u00fcr das ordnungsgem\u00e4\u00dfe Funktionieren dieser Werkzeuge ist der Aufbau gro\u00dfer multizentrischer normativer Datenbanken<\/strong> mit transkultureller Validierung und Daten, die Anpassungen nach verschiedenen Parametern (Alter, Bildungsniveau, Komorbidit\u00e4ten etc.) erm\u00f6glichen, um Diagnosen und Cut-off-Werte zu personalisieren.<\/p>\n\n\n\n

Ethische \u00dcberlegungen und regulatorische Herausforderungen bei der Digitalisierung der Neuropsychologie<\/h2>\n\n\n\n

Nichtsdestotrotz bringt der \u00dcbergang zu dieser Neuropsychologie 3.0 regulatorische und ethische Herausforderungen<\/strong> mit sich (Bilder, 2011; Harris et al., 2024). <\/p>\n\n\n\n

Die DSGVO verlangt Verschl\u00fcsselung, Anonymisierung und R\u00fcckverfolgbarkeit bei der Verarbeitung sensibler Daten. Au\u00dferdem ist die Zulassung KI-basierter Werkzeuge durch Institutionen wie die EMA oder FDA noch in den Kinderschuhen. <\/p>\n\n\n\n

Doch neben alledem liegt ein grundlegendes Element nicht in der Verantwortung dieser Institutionen oder des Gesetzgebers, sondern bei denen, die diese Technologie entwickeln, lehren und anwenden: st\u00e4ndiges Lernen, korrekte Anwendung und das Wissen um deren Grenzen und M\u00f6glichkeiten. <\/p>\n\n\n\n

Nur durch einen verantwortungsvollen und angemessenen Einsatz machen uns diese Technologien besser<\/strong>. Wir k\u00f6nnen unsere Aufgaben und Verantwortungen nicht an Sprachmodelle delegieren, aber wir k\u00f6nnen sie als Werkzeug nutzen, das unsere M\u00f6glichkeiten erweitert, und die gelieferten Ergebnisse sorgf\u00e4ltig \u00fcberwachen. Das erfordert ein kontinuierliches Lernen, zus\u00e4tzlich zu dem, dem wir als Neuropsychologen ohnehin verpflichtet sind. <\/p>\n\n\n\n

Fazit: auf dem Weg zu einer pr\u00e4ziseren, \u00f6kologischeren und personalisierten Neuropsychologie<\/h2>\n\n\n\n

Die Kernbotschaft erscheint mir eindeutig: Um die Tr\u00e4gheiten der Vergangenheit zu \u00fcberwinden und den klinischen Anforderungen des 21. Jahrhunderts gerecht zu werden, ist es notwendig, eine intelligente Digitalisierung<\/strong> anzustreben, die psychometrische Strenge wahrt, die diagnostische Sensitivit\u00e4t steigert und den Weg f\u00fcr wirklich \u00f6kologische und personalisierte Diagnostik ebnet. <\/p>\n\n\n\n

So kann die Neuropsychologie das komplexe menschliche Verhalten treu abbilden und pr\u00e4zise Interventionen<\/strong> anbieten, die die Lebensqualit\u00e4t von Menschen mit kognitiven Beeintr\u00e4chtigungen verbessern. <\/p>\n\n\n\n

All dies ist zudem nicht mit der sorgf\u00e4ltigen und pers\u00f6nlichen Beobachtung der Menschen, die zu uns kommen, um ihre Diagnostik und Behandlung durchf\u00fchren zu lassen, unvereinbar. Wir stehen vor einer wichtigen Herausforderung, bei der wir Vergangenheit und Zukunft vereinen m\u00fcssen<\/strong> (die in Wirklichkeit bereits Gegenwart ist). Dieser Zug ist bereits abgefahren. Es liegt an uns, einzusteigen und ihn anzuf\u00fchren, oder darauf zu warten, dass es andere f\u00fcr uns tun. <\/p>\n\n\n\n

Literatur<\/h2>\n\n\n\n