95. Jahresversammlung der Deutschen Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie

Prof. Dr. med.

NUR Wissenschaftliches Programm/ ONLY Scientific Program

International – Medizinische Versorgung in Japan, deren Herausforderungen und digitale Lösungen

Vortrag auf Einladung

Interdisziplinär – Digitale Anwendungen in der Dermatologie – Was kann die HNO interdisziplinär lernen?

Interaktiv – Digitale Lehre in der HNO-Heilkunde

Intersektoral – Kommunikation und Zusammenarbeit im Zeitalter der Digitalisierung

Dr. med.

Vortrag der Preisträgerin des Jochen-Werner-Innovationspreis 2024

Prof. Dr. Dr.

Prof. Dr.

PD Dr.

Eye tracker-based differentiation of causes of acute Vertigo: A mobile approach for faster and more accurate triage and diagnosis

Eye-Tracker-basierte Differenzierung von Schwindelursachen: Eine mobile Möglichkeit der schnelleren und genaueren Triagierung im Notfall

Background: Acute vertigo poses a significant detriment to the quality of life, stemming from a variety of causes that span from peripheral vestibular disorders to severe conditions like stroke. Swiftly identifying the root cause of vertigo is imperative for providing timely and appropriate treatment. Material and Methods: Our study aimed to develop an innovative method facilitating the differentiation of vertigo causes through straightforward technical tools. We devised a protocol utilizing an eye-tracker and artificial intelligence, with the goal of accurately pinpointing the origin of vertigo, akin to the clinical neurological and ENT standard examination (HINTS exam). Using Microsoft HoloLens, voice-guided instructions dynamically instruct patients to perform specific eye movements while maintaining a steady head position. During other phases of the examination, patients are directed to move their heads while keeping their gaze fixed. While the analysis is currently executed using the HoloLens, there is future potential for application through a smartphone app. Results: The HoloLens enables the identification of eye movement patterns, such as nystagmus and skew deviation. Through our meticulously designed test setup, patients experiencing vertigo can be distinguished from healthy individuals, and differentiation between central and peripheral vertigo is achievable. The development of the eye-tracker was a collaborative effort involving engineers, neurologists, and ENT specialists. Conclusion: The eye-tracker exhibits promising potential for advancing the care of vertigo patients. By broadening access to a dependable and rapid analysis of vertigo causes, more individuals at risk of a stroke could be identified and treated within the critical lytic window.Einleitung: Akuter Schwindel beeinträchtigt die Lebensqualität in besonderer Weise. Die Ursachen sind vielfältig und reichen von peripheren vestibulären Störungen bis hin zu lebensbedrohlichen zentralen Störungen wie Kleinhirninfarkten. Die schnelle Identifikation der zugrundeliegenden Die Ursache von Schwindel ist entscheidend für eine angemessene und zeitnahe Behandlung. Methode: Ziel der Studie war es eine Methode zu entwickeln, die es ermöglicht mit einfachen technischen Hilfsmitteln zwischen Schwindelursachen automatisiert unterscheiden zu können. Wir haben eine auf Eye-Tracker und künstlicher Intelligenz basierende Methode etabliert, die eine präzise Erfassung der Schwindelgenese, vergleichbar zum neurologischen und HNO-ärztlichen Standard (HINTS exam) ermöglichen soll. Mithilfe von Microsoft HoloLens geben sprachgesteuerte Anweisungen den Patienten dynamisch vor, spezifische Augen- und Kopfbewegungen durchzuführen. Aktuell erfolgt die Analyse mittels der HoloLense, könnte in Zukunft jedoch auch über einer App auf dem Smartphone angewendet werden. Ergebnisse: Der Microsoft HoloLense kann Muster der Augenbewegungen wie Nystagmen, Sakkaden und Scew deviation erkennen. Über den entwickelten Testaufbau lassen sich einerseits Schwindelpatienten von gesunden Patienten und andererseits zentraler und peripherer Schwindel unterscheiden. Die Entwicklung des Eye-Trackers erfolgte in enger Zusammenarbeit zwischen Ingenieuren, Neurologen und HNO -Ärzten. Zusammenfassung: Der Eye-Tracker zeigt vielversprechendes Potenzial, dass die Versorgung von Patienten mit Schwindel verbessert werden kann. Durch breiteren Zugang zu zuverlässiger und schneller Analyse von Schwindelursachen könnten mehr Patienten im Lysefenster identifiziert und therapiert werden.Die Autorinnen/Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Eye-Tracker-basierte Differenzierung von Schwindelursachen: Eine mobile Möglichkeit der schnelleren und genaueren Triagierung im Notfall

Digitalisierung / Künstliche Intelligenz / eHealth / Telemedizin / Applikationen

Sonstiges

Preisvortrag

The development of a digital health application for central compensation of peripheral vertigo

Die Entwicklung einer Digitalen Gesundheitsanwendung zur zentralen Kompensation von peripherem Schwindel

Introduction The effectiveness of vestibular exercises in the treatment of peripheral vertigo is evidence-based. However, their regular long-term implementation often fails due to insufficient adherence and compliance. Material and Methods To solve this problem, a digital health application has been developed. Results The app has been shown in a clinical trial to lead to high adherence and compliance to vestibular exercises. The effectiveness of the app can be attributed in part to the induction of horizontal and vertical head movements while maintaining visual fixation on a target. They can induce a retinal slip, which is thought to increase the amplification of the brain response. For patients with a tendency to fall and associated muscle atrophy, additional muscle building is carried out, particularly of the legs. By treating not only the balance but also the dizziness-induced muscle atrophy in this way, a tendency to fall is additionally reduced. It is not uncommon for dizziness to be associated with stress, sleep or anxiety disorders, which naturally need to be co-treated. Therefore, the app also contains interventions of cognitive behavioral therapy to co-treat stress, sleep or anxiety disorders. Conclusion The app uses brain plasticity to improve the processing of dysfunctional signals from the vestibular apparatus. The improved signal processing is the result of a specific cerebral learning process in which the brain learns to correctly interpret signals altered by the disease. Die Wirksamkeit von Vestibularisübungen bei der Behandlung des peripheren Schwindels ist evidenzbasiert. Ihre regelmäßige Langzeitdurchführung scheitert jedoch nicht selten an insuffizienter Adhärenz und Compliance. Zur Problemlösung wurde deshalb eine Digitale Gesundheitsanwendung entwickelt, die -im Rahmen einer klinischen Studie nachweisbar- zu einer hohen Adhärenz und Compliance bei der Durchführung der Vestibularisübungen führt. Sie nutzt die Plastizität des Gehirns, um die Verarbeitung von dysfunktionalen Signalen des Vestibularapparats zu verbessern. Die verbesserte Signalverarbeitung ist das Ergebnis eines spezifischen zerebralen Lernprozesses, bei dem das Gehirn lernt, die durch die Krankheit veränderten Signale richtig zu interpretieren. Die Wirksamkeit der App kann unter anderem auf die Induktion horizontaler und vertikaler Kopfbewegungen unter Beibehaltung der visuellen Fixierung auf ein Ziel zurückgeführt werden. Sie können einen retinalen slip hervorrufen, der die Verstärkung der Gehirnreaktion erhöhen soll. Für Patienten mit Sturzneigung und assoziierter Muskelatrophie erfolgt zusätzlich ein Muskelaufbau insbesondere der Beine. Indem auf diese Weise nicht nur das Gleichgewicht, sondern auch die schwindelinduzierte Muskelatrophie mitbehandelt wird, wird eine Sturzneigung zusätzlich reduziert. Nicht selten ist Schwindel mit Stress, Schlaf- oder Angststörungen verbunden, die naturgemäß mitbehandelt werden müssen. Deshalb enthält die App auch Interventionen kognitiver Verhaltenstherapie, um Stress, Schlaf- oder Angststörungen mitzubehandeln.Beide Autoren sind an einem Start-up (Ausgründung aus der Universität) zur Realisierung der App beteiligt.

Die Entwicklung einer Digitalen Gesundheitsanwendung zur zentralen Kompensation von peripherem Schwindel

Freier Vortrag

PD Dr. med.

Prof. Dr. Dr. h. c.

Risk stratification of thyroid nodules: Evaluation of the suitability of ChatGPT for text-based analysis

Risikostratifizierung von Schilddrüsenknoten: Bewertung der Eignung von ChatGPT für eine textbasierte Analyse

Background: Accurate risk stratification of thyroid nodules is essential for optimal patient management. This study aimed to assess the suitability of ChatGPT, a language model, for risk stratification of thyroid nodules using a text-based evaluation. Methods: A dataset was compiled comprising 50 anonymized clinical reports and associated risk assessments for thyroid nodules. The Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT) was used to classify sonographic patterns in accordance with the Thyroid Imaging Reporting and Data System (TI-RADS). The model"s performance was assessed using various criteria, including sensitivity, specificity, and accuracy. A comparative analysis was also conducted, evaluating the model against investigator-based risk stratification as well as the gold standard of histology. Results: With an overall agreement rate of 42% in comparison with examiner-based evaluation (TI-RADS 1–5), the results show that ChatGPT has moderate potential for predicting the risk of malignancy in thyroid nodules using text-based reports. The chatbot model achieved a sensitivity of 86.7%, a specificity of 10.7%, and an overall accuracy of 68% when distinguishing between low-risk (TI-RADS 2 and 3) and high-risk (TI-RADS 4 and 5) categories. Conclusion: This study highlights the utility of ChatGPT, a natural language processing model, in assisting clinicians with risk stratification of thyroid nodules. The findings suggest that ChatGPT can facilitate personalized treatment decisions. Further research and validation studies are necessary to establish the clinical applicability and generalizability of ChatGPT in routine practice. The integration of ChatGPT into clinical workflows has the potential to enhance thyroid nodule risk assessment and improve patient care.Hintergrund: Eine genaue Risikostratifizierung von Schilddrüsenknoten ist für die Behandlung unerlässlich. Ziel dieser Studie war es, die Eignung von ChatGPT für die Bewertung von Schilddrüsenknoten zu untersuchen. Methoden: 50 anonymisierten klinische Berichte und Risikobewertunge für Schilddrüsenknoten wurden zusammengestellt. ChatGPT wurde zur Klassifizierung von sonographischen Mustern in Übereinstimmung mit der TI-RADS Klassifikation verwendet. Die Leistung des Modells wurde anhand verschiedener Kriterien bewertet, darunter Sensitivität, Spezifität und Genauigkeit. Darüber hinaus wurde eine vergleichende Analyse durchgeführt, bei der das Modell mit de Untersucher sowie mit der Histologie verglichen wurde. Ergebnisse: Mit einer Übereinstimmungsrate von 42% im Vergleich zur untersucherbasierten Bewertung (TI-RADS 1-5) zeigen die Ergebnisse, dass ChatGPT ein moderates Potenzial für die Vorhersage des Malignitätsrisikos bei Schilddrüsenknoten anhand textbasierter Berichte hat. Das Chatbot-Modell erreichte eine Sensitivität von 86,7%, eine Spezifität von 10,7% und eine Gesamtgenauigkeit von 68% bei der Unterscheidung zwischen Niedrigrisiko- (TI-RADS 2 und 3) und Hochrisikokategorien (TI-RADS 4 und 5). Schlussfolgerung:Diese Studie unterstreicht den Nutzen von ChatGPT zur Unterstützung von Klinikern bei der Risikostratifizierung von Schilddrüsenknoten. Die Ergebnisse legen nahe, dass ChatGPT personalisierte Behandlungsentscheidungen erleichtern kann. Weitere Forschungs- und Validierungsstudien sind erforderlich, um die klinische Anwendbarkeit und Verallgemeinerbarkeit von ChatGPT in der Routine zu ermitteln. Die Integration von ChatGPT in klinische Arbeitsabläufe hat das Potenzial, die Risikobewertung von Schilddrüsenknoten und die Patientenversorgung zu verbessern.Die Autorinnen/Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Risikostratifizierung von Schilddrüsenknoten: Bewertung der Eignung von ChatGPT für eine textbasierte Analyse

Raum A&B

Session 13

Digitale Tools zur Überwindung von Grenzen – Eine Zukunftsperspektive

Wissenschaftliche Sitzung

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