Richtiger Ansatz, aber ausbaufähig

Ein N von weniger als 200 Datensätzen ist zum Trainieren eines KI-Vorhersagemodells nicht gerade sehr viel. Und mit 78% diagnostischer Sicherheit ist das Modell zwar auf dem richtigen Weg, bleibt aber (noch) unter der magischen Grenze von 80%, um als nutzbarer Biomarker zu gelten.
Ohne Zweifel ließe sich der prädiktive Wert mit einer erweiterten Stichprobe zum Training des KI-Modells nochmals steigern.
Gerade bei der Alzheimer Krankheit (AD) ist eine einfach umzusetzende, non-invasive Diagnostik vonnöten, die sich idealerweise sogar noch vor dem Stadium der leichten kognitiven Störung prädiktiv bewähren würde.
Warum? Weil sich die AD über Jahrzehnte hinweg klinisch stumm entwickelt und sobald die ersten klinischen Anzeichen da sind, vermutlich ein Stadium der Irreversibilität erreicht worden ist, in dem nicht mehr viel zu retten ist.