KI-gestützter Stift erkennt Parkinson an der Handschrift

ZOU  |  18.06.2025 13:09 Uhr

Ein speziell entwickelter KI-gestützter Diagnose‑Stift wandelt Bewegungen beim Schreiben direkt in elektrische Signale um. Dadurch ist es möglich, mit hoher Genauigkeit Veränderungen der Feinmotorik messbar zu machen, die für Parkinson typisch sind.

Hand mit Stift schreibt auf Tablet-Computer.
Revolution in der Parkinson-Diagnostik: Der Stift analysiert digitale Schreibmuster und erkennt feinmotorische Störungen mit hoher Genauigkeit. (Symbolbild)
© ilkercelik/iStockphoto

So funktioniert der intelligente Diagnose-Stift

Der Stift hat einen weichen Aufsatz aus Silikon, der magnetische Partikel enthält und beim Schreiben verformt wird. Die Bewegung von magnetischer „Tinte“ und die mechanische Beanspruchung verändern das Magnetfeld und erzeugen ein elektrisches Signal. So entsteht ein digitaler Fingerabdruck der Handschrift, der feinmotorische Probleme bei Menschen mit Parkinson mit hoher Empfindlichkeit sichtbar macht. Dabei ist es egal, ob die Person auf Papier oder in der Luft schreibt.

Künstliche Intelligenz erkennt typische Parkinson-Muster

Der Stift wurde in einer Pilotstudie mit 16 Personen getestet – drei von ihnen hatten Parkinson, 13 Personen waren gesund. Die entstehenden Signale wurden mit einem speziellen Modell unter Zuhilfenahme künstlicher Intelligenz ausgewertet. Das Modell erkannte Parkinson-Patienten mit einer durchschnittlichen Genauigkeit von 96 Prozent.

Das neue Verfahren objektiviert die Diagnostik

Für die Diagnose ist nicht das Schriftbild entscheidend, sondern die beim Schreiben ausgeführten komplexen Bewegungsmuster. Subjektive Verzerrungen bei der Beurteilung der Handschrift werden vermieden, indem der Stift konkrete, messbare Signale liefert, die die Früherkennung und Verlaufskontrolle bei Parkinson objektivieren. 

Kostengünstig, flexibel und alltagstauglich

Das Verfahren ist deutlich kostengünstiger als derzeit übliche Verfahren wie Videoanalysen und Laboruntersuchungen von Blutproben. Zudem ist es leicht umsetzbar und kann auch in der häuslichen Umgebung eingesetzt werden. Bis es so weit ist, muss das Verfahren aber noch in größeren Studien weiter getestet werden.

Quelle: DOI 10.1038/s44286-025-00219-5

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