Bei der Diagnose von Epilepsie müssen Ärzte teilweise große Mengen an EEG-Daten auswerten. Besonders Langzeitmessungen der Gehirnströme können dabei viel Zeit beanspruchen. Das AIT Austrian Institute of Technology entwickelt deshalb Verfahren, die einen Teil dieser Analyse automatisch übernehmen.
Im Mittelpunkt steht die EEG-Analysesoftware "encevis". Sie verarbeitet große Datensätze und sucht darin nach auffälligen Mustern. Dadurch sollen medizinische Fachkräfte bei der Auswertung unterstützt werden. Nach Angaben des AIT können objektive Auswertungen außerdem dazu beitragen, menschliche Fehler und verzögerte Diagnosen zu reduzieren.
Für die Behandlung von Epilepsie ist eine rasche Beurteilung der EEG-Daten wichtig. Die Software kann unter anderem bei der Erkennung von Anfällen helfen, die äußerlich nicht unmittelbar erkennbar sind. Dazu zählen nicht-konvulsive Anfälle. Auch Muster wie eine hohe Anfallslast, der sogenannte Seizure Burden, oder ein Status Epilepticus können bei der Analyse berücksichtigt werden.
Das AIT arbeitet zudem an einer Lösung, mit der sich Teile der Diagnose und Betreuung stärker in den ambulanten Bereich verlagern lassen. Dafür kooperieren die Forschenden mit drei europäischen Epilepsiezentren. Grundlage sind encevis und eine Telehealth-Plattform des AIT.
Die Plattform soll um ein digitales Anfalls- und Ernährungstagebuch erweitert werden. Patientinnen und Patienten können darüber Daten erfassen und mit medizinischem Fachpersonal kommunizieren. Ziel ist eine Versorgung, bei der Informationen aus dem Alltag stärker in die medizinische Betreuung einfließen.
Auch wirtschaftlich soll die automatische Auswertung Vorteile bringen. Wenn die Software einen Teil der EEG-Analyse übernimmt, sinkt laut AIT der dafür benötigte Zeitaufwand. Dadurch könnten medizinische Ressourcen effizienter eingesetzt werden.
Die Software wurde zuletzt um weitere Funktionen ergänzt. Seit 2025 enthält encevis einen KI-basierten Algorithmus, der Schlafstadien anhand von EEG-Daten erkennen kann. Außerdem wurde eine Anfallserkennung entwickelt, die laut AIT auch für Kinder und Jugendliche eingesetzt werden kann.
Für das Unternehmen UNEEG Medical wurde die automatische Erkennung von Anfällen zudem für subkutane EEG-Signale weiterentwickelt. Dabei werden EEG-Signale über Elektroden erfasst, die unter der Haut liegen.
Bei der Entwicklung spielt auch die medizinische Zulassung eine wichtige Rolle. Das AIT verweist auf die Erfüllung der Anforderungen der europäischen Medizinprodukteverordnung MDR und der US-amerikanischen FDA. Die Software wurde laut AIT außerdem mit klinischen Daten medizinischer Zentren in Europa und den USA validiert.
Die Technologie ist damit nicht als Ersatz für Ärztinnen und Ärzte gedacht. Sie soll vielmehr bei einer Aufgabe unterstützen, die bei umfangreichen EEG-Untersuchungen viel Zeit beanspruchen kann. Die medizinische Beurteilung und die daraus folgenden Entscheidungen bleiben beim Fachpersonal.
Das AIT sieht die Entwicklung als Beispiel dafür, wie Forschung in konkrete Anwendungen übertragen werden kann. Im aktuellen Impact Report 2026 stellt das Institut rund 30 Projekte vor, bei denen Forschung gemeinsam mit Partnern aus Wirtschaft, Wissenschaft und öffentlicher Hand in praktische Lösungen überführt wurde.
