Eine wegweisende klinische Studie des Jaslok Hospital & Research Centre in Mumbai könnte die Vorhersage einer der gefährlichsten Komplikationen der Parkinson-Krankheit revolutionieren. Das Krankenhaus hat eine KI-gestützte Initiative vorgestellt, die Gangblockaden (Freezing of Gait, FOG) bei Parkinson-Patienten anhand von routinemäßigen Gehvideos vorhersagen soll. Das Projekt, das am Welt-Parkinson-Tag offiziell gestartet wurde, stellt einen bedeutenden Fortschritt für eine frühere, intelligentere und deutlich zugänglichere neurologische Versorgung in ganz Indien dar.
Was ist die Parkinson-Krankheit und warum nimmt sie in Indien zu?
Die Parkinson-Krankheit ist weltweit die zweithäufigste neurodegenerative Erkrankung. Sie entsteht durch den Abbau von Dopamin produzierenden Neuronen im Gehirn, wodurch Bewegung, Gleichgewicht und Koordination nach und nach beeinträchtigt werden. Zu den Symptomen gehören Zittern, Steifheit, verlangsamte Bewegungen und mit der Zeit eine erhebliche körperliche Behinderung.
In Indien wächst die Belastung. Neurologen beobachten einen stetigen Anstieg der Parkinson-Fälle, der mit der alternden Bevölkerung und dem gestiegenen Bewusstsein für die Diagnosemöglichkeiten zusammenhängt. Dr. Paresh Doshi, Direktor der Neurochirurgie am Jaslok Hospital, merkte bei der Vorstellung der Studie an: „Die Zahl der Parkinson-Fälle in Indien nimmt stetig zu und setzt die neurologischen Versorgungssysteme zunehmend unter Druck.“
Zu den schwerwiegendsten Komplikationen zählt ein Symptom, das als Gangblockade bekannt ist.
Gangblockaden verstehen
Gangblockaden (Freezing of Gait, FOG) gehören zu den belastendsten Symptomen der fortgeschrittenen Parkinson-Krankheit. Betroffene beschreiben, wie ihre Füße mitten im Schritt plötzlich wie „am Boden festgeklebt“ wirken, selbst wenn sie weitergehen möchten. Diese Episoden können Sekunden oder Minuten dauern und treten ohne Vorwarnung auf, beispielsweise beim Überqueren einer Straße, beim Abbiegen um eine Ecke oder beim Durchgehen einer Tür.
Freezing of Gait (FOG) betrifft bis zu 80 % der Patienten mit fortgeschrittenem Morbus Parkinson und ist eine der Hauptursachen für Stürze, Knochenbrüche, Krankenhausaufenthalte und den Verlust der Selbstständigkeit. Trotz dieser Häufigkeit stellt die Vorhersage des Auftretens von FOG nach wie vor eine der größten Herausforderungen in der Parkinson-Behandlung dar. Genau diese Lücke will die neue KI-Studie schließen.
So funktioniert das KI-System
Das Jaslok Hospital hat eine zweiphasige klinische Studie entwickelt, die Computer Vision und maschinelles Lernen nutzt, um Videos von gehenden Personen zu analysieren und frühe Anzeichen einer FOG-Anfälligkeit zu erkennen, bevor sichtbare Symptome auftreten.
Das System benötigt weder tragbare Sensoren noch teure Geräte oder Labortests. Es analysiert Videos von alltäglichen Gehbewegungen, um subtile Gangveränderungen zu erkennen, die für das menschliche Auge unsichtbar, aber für ein trainiertes KI-Modell erkennbar sind.
- Phase 1 (Retrospektives Training): Die KI wird anhand historischer Daten und Videos von über 150 Patienten trainiert, die zuvor FOG entwickelt haben, und lernt so die frühesten Gangmerkmale, die auf ein FOG-Risiko hinweisen.
- Phase 2 (Prospektive Validierung): Anschließend wird das Modell an 337 Patienten validiert, die über einen Zeitraum von bis zu drei Jahren beobachtet werden. Dabei wird seine Fähigkeit getestet, das FOG-Risiko bei Patienten vorherzusagen, die noch keine Episode erlebt haben.
Grundlage des gesamten Systems ist ein bemerkenswerter Datensatz. Das Jaslok-Krankenhaus hat über 25 Jahre hinweg Längsschnittdaten von über 750 Patienten mit tiefer Hirnstimulation (THS) gesammelt – eines der umfassendsten Archive dieser Art weltweit. Diese Fülle an realen klinischen Daten bietet der KI eine Basis, die nur sehr wenige Institutionen weltweit bereitstellen können.
Eine indisch-französische Zusammenarbeit
Die Studie wird gemeinsam geleitet von Dr. Paresh Doshi und Dr. Carine Karachi, eine weltweit anerkannte FOG-Expertin vom Pariser Hirninstitut in Frankreich. Dr. Karachi hat beschrieben Dr. Doshis 30-jähriger Datensatz ist weltweit einzigartig, und die Zusammenarbeit wird durch CEFIPRA-Mittel unterstützt (derzeit in Prüfung).
Der Geschäftsführer des Jaslok-Krankenhauses, Jitendra Haryan, formulierte die übergeordneten Ziele des Krankenhauses klar: Es geht um eine praktische, einsetzbare KI, die die neurologische Diagnostik vereinfacht und die Behandlungsergebnisse für Patienten in der vielfältigen Gesundheitslandschaft Indiens verbessert, nicht um Technologie um ihrer selbst willen.
Warum dies über Mumbai hinaus von Bedeutung ist
Die wichtigste Designentscheidung bei diesem Projekt ist, dass das System auf bestimmte Funktionen verzichtet. Da es vollständig ohne tragbare Geräte auskommt und videobasiert ist, eignet es sich hervorragend für Umgebungen weit jenseits gut ausgestatteter städtischer Krankenhäuser.
Für die Nutzung sind lediglich eine Smartphone-Kamera und eine Internetverbindung erforderlich. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für telemedizinische Anwendungen, die Fernüberwachung von Patienten und den Einsatz in Bezirkskliniken und kommunalen Gesundheitsprogrammen, wo Spezialausrüstung selten verfügbar ist. Langfristig ist das Ziel eine frei zugängliche App, mit der jeder Arzt Risikopatienten frühzeitig identifizieren, den Verlauf von Freezing of Gait (FOG) vorhersagen und präventive Maßnahmen einleiten kann, bevor es zu Beeinträchtigungen kommt.
Was eine frühzeitige Vorhersage ermöglicht
Die frühzeitige Vorhersage von Freezing of Gait (FOG) ist nicht nur ein diagnostischer Meilenstein, sondern auch eine klinische Chance. Wird ein Patient Monate vor seiner ersten Episode als Hochrisikopatient identifiziert, können Ärzte gezielt motorisches Training, Gangrehabilitation, Anpassungen der DBS-Programmierung und Optimierung der Medikation durchführen.
Für Patienten und ihre Angehörigen ist die Situation von großer persönlicher Bedeutung. Stürze aufgrund von Freezing of Gait (FOG) gehören zu den am meisten gefürchteten Ereignissen im Verlauf einer Parkinson-Erkrankung. Sie verursachen Verletzungen, untergraben das Selbstvertrauen und markieren oft den Übergang vom selbstständigen Leben zur stationären Pflege. Ein Instrument, das diese Episoden frühzeitig genug vorhersagt, um ein Eingreifen zu ermöglichen, stellt einen echten Paradigmenwechsel in der Parkinson-Behandlung dar: von der reaktiven Symptombehandlung hin zur proaktiven Prävention.
Wichtige Erkenntnisse
- Das Jaslok Hospital Mumbai hat eine KI-Studie gestartet, um Gangblockaden anhand von Videos aus dem normalen Gehprozess vorherzusagen.
- Freezing of Gait (FOG) betrifft bis zu 80 % der Patienten mit fortgeschrittenem Parkinson und ist eine der Hauptursachen für Stürze und den Verlust der Selbstständigkeit.
- Die KI nutzt Computer Vision und maschinelles Lernen, ohne dass tragbare Geräte oder Spezialausrüstung benötigt werden.
- Die Studie stützt sich auf mehr als 25 Jahre an Längsschnittdaten von über 750 DBS-Patienten bei Jaslok.
- Die Zusammenarbeit zwischen Dr. Paresh Doshi und Dr. Carine Karachi (Paris Brain Institute) wird über CEFIPRA finanziert.
- Das langfristige Ziel ist eine frei zugängliche App für Kliniker in der Telemedizin und in ressourcenarmen Umgebungen.
Fazit
Die KI-gestützte FOG-Studie des Jaslok-Krankenhauses ist ein eindrucksvolles Beispiel dafür, was möglich wird, wenn umfassende klinische Expertise, ein seltener Langzeitdatensatz und internationale Zusammenarbeit zusammenwirken. Angesichts der steigenden Parkinson-Fallzahlen in Indien und weltweit werden zugängliche und skalierbare Instrumente wie dieses entscheidend sein, um die Versorgung von der Krisenintervention hin zur frühzeitigen Prävention zu verlagern.
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Referenzen
IndiaMedToday. (13. April 2026). Jaslok-Krankenhaus startet KI-Studie zur Vorhersage von Gangblockaden bei Parkinson anhand einfacher Gehvideos. https://indiamedtoday.com/jaslok-hospital-launches-ai-study-to-predict-parkinsons-freezing-of-gait-using-simple-walking-videos/
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