Altoida, NeuroMarker

Altoida NeuroMarker: Tablet-Test erkennt MCI in weniger als 15 Minuten

Veröffentlicht am: 24.10.2026 um 23:04 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Der Tablet-Test erreichte in einer unabhängigen Gruppe von 75 Personen eine Genauigkeit von 0,81 und dauerte median 13,8 Minuten.
Ein heller, minimalistischer Untersuchungsraum in einer neurologischen Praxis mit natürlichem Lichteinfall. Illustration mit AI erstellt.

Die frühzeitige Erkennung von kognitiven Veränderungen gewinnt in der neurologischen Versorgung zunehmend an Bedeutung. Eine leichte kognitive Beeinträchtigung, im medizinischen Sprachgebrauch als MCI bezeichnet, stellt oft eine Vorstufe schwerwiegenderer neurodegenerativer Erkrankungen dar.

Digitale Diagnoseverfahren rücken dabei verstärkt in den Fokus, um bestehende Hürden in der Früherkennung zu überwinden. Wie das Fachportal bioengineer.org in einem Bericht vom 24.10.2026 darlegte, ermöglicht das System Altoida NeuroMarker eine eigenständige Testung auf einem Tablet, die leichte kognitive Beeinträchtigungen in weniger als 15 Minuten erfassen kann.

Methodik und zeitlicher Aufwand der Untersuchung

Das Verfahren von Altoida setzt auf eine Kombination aus Augmented-Reality-Elementen, motorischen Übungen sowie sprachbasierten Aufgaben. Die Anwender können den Test selbstständig durchführen, was das Screening im klinischen Umfeld wie auch in der ambulanten Praxis erleichtern soll.

Die Auswertung der Untersuchungszeiten belegt eine zügige Durchführbarkeit. Die mediane Testdauer lag bei 13,8 Minuten. Dabei zeigten sich messbare Unterschiede zwischen verschiedenen Probandengruppen: Während Personen mit einer diagnostizierten leichten kognitiven Beeinträchtigung im Median 15,9 Minuten für die Aufgaben benötigten, absolvierten kognitiv unauffällige Teilnehmer das Testverfahren in einer medianen Dauer von 12,9 Minuten.

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Diagnostische Kennwerte in Training und Validierung

Die zugrunde liegende Modellierung wurde sowohl an Trainingsdatensätzen als auch an einer unabhängigen Kohorte überprüft. In den Trainingsdaten erreichte das System eine Fläche unter der ROC-Kurve (AUC) von 0,90 mit einem 95-Prozent-Konfidenzintervall von 0,88 bis 0,92. Die Sensitivität lag bei 0,83, die Spezifität ebenfalls bei 0,83 und die Gesamtgenauigkeit bei 0,82.

Für die externe Überprüfung untersuchten die Forscher eine unabhängige Validierungskohorte von 75 Teilnehmern, von denen 50 Personen in Chicago und 25 Personen in Barcelona rekrutiert wurden.

In dieser Validierungsgruppe erzielte der Test eine AUC von 0,87, eine Sensitivität von 0,75, eine Spezifität von 0,86 sowie eine Genauigkeit von 0,81. Ergänzend wies das System einen Brier-Score von 0,18 auf, was eine deutliche Verbesserung gegenüber dem Wert von 0,25 in einem entsprechenden Nullmodell darstellt und auf eine verlässliche Kalibrierung der Vorhersagen hindeutet.

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Hohe Dunkelziffer bei älteren Bevölkerungsgruppen

Die Notwendigkeit niedrigschwelliger Erhebungsinstrumente wird durch demografische und epidemiologische Daten unterstrichen. Bei Personen im Alter von über 65 Jahren liegt die Prävalenz für leichte kognitive Beeinträchtigungen zwischen 15 und 22 Prozent. Nach Schätzungen des US-amerikanischen Krankenversicherungsprogramms Medicare bleiben bisher jedoch bis zu 90 Prozent dieser Fälle undiagnostiziert.

Verfahren, die sensorische, motorische und sprachliche Signale digital verknüpfen, könnten dazu beitragen, diese diagnostische Lücke zu verkleinern. Da der Altoida-Test ohne aufwendige Fremdbegleitung auskommt, liefert der Ansatz Anhaltspunkte dafür, wie automatisierte Screenings künftig standardisierte Untersuchungen ergänzen können.

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