Neurologie
Computationale Neurologie
Christian Meisel
Die Arbeitsgruppe Computationale Neurologie entwickelt theorie- und datengestützte Methoden mit dem Ziel, ein umfassenderes Verständnis neurologischer Systemfunktion zu erzielen. Neben dem generellen Ziel einer mehr quantitativ geprägten Neurologie, soll dieser Ansatz zu einem objektiveren, echtzeitfähigen Monitoring mit kontinuierlicher Risikobewertung beitragen und darauf basierend proaktive Therapieansätze in Epilepsie, Intensivmedizin und anderen Bereichen ermöglichen.
Dafür nutzen wir multimodale Zeitreihen-Daten aus dem gesamten Gesundheits-Krankheits-Kontinuum, darunter Daten von Wearables, Neuromonitoring, Video und EEG.
Einen ersten Schwerpunkt bildet die Datenanalytik während des stationären Monitorings. Im Rahmen des Data Warehouse Concepts entwickeln wir computationale Methoden zum Echtzeit-Monitoring und zur Prädiktion von Zustandsverschlechterungen auf Intensivstation und Stroke-Unit.
Einen zweiten Schwerpunkt bildet das ambulante Langzeit-Monitoring mit Wearables. Neuere Entwicklungen im Bereich ambulanter Sensorik in Verbindung mit methodischen Fortschritten bei der multimodalen Datenanalyse (maschinelles Lernen, Cloud-basierte Analytik) bieten Möglichkeiten einer verbesserten Diagnostik durch kontinuierliches Langzeitmonitoring im gewohnten, häuslichen Umfeld und automatisierte, computationale Datenauswertung. - Gegenwärtig untersuchen wir, inwieweit Wearables ein objektiveres Erfassen des klinischen Zustands von Epilepsiepatienten und Detektion beziehungsweise Antizipation epileptischer Anfälle ermöglichen.
Als dritten Schwerpunkt untersuchen wir die Relevanz von Ansätzen dynamischer Systeme zum Verständnis von kortikaler Netzwerkaktivität, darunter insbesondere die Hypothese kritischer Hirnaktivität.