Aktuellen Studien zufolge erleiden bis zu 18% aller Patienten mit schweren Hirnerkrankungen auf Intensivstationen unerkannte nicht-konvulsive epileptische Anfälle, die zu einer signifikant erhöhten Mortalität bzw. zu bleibenden neurologischen Behinderungen führen. Sie sind klinisch nicht fassbar und können zuverlässig ausschließlich durch Langzeitableitungen des EEGs erkannt werden. Langzeitableitungen stehen bei dieser Patientengruppe in der klinischen Praxis jedoch nur in Ausnahmefällen zur Verfügung. Der Grund hierfür ist vor allem die zeitlich aufwändige visuelle Analyse der sehr großen Mengen an EEG-Signalen, die zudem die Expertise eines in der EEG-Analyse erfahrenen Arztes erfordert. Die mangelnde EEG-Überwachung dieser Patienten stellt somit ein klinisch relevantes weitgehend ungelöstes Problem dar.

Eine computergestützte, kontinuierliche automatische Auswertung der EEG-Signale liefert hier einen wesentlichen Beitrag. Sie ermöglicht die schnelle automatische Alarmierung bei einem epileptischen Anfall, sodass umgehend ein Spezialist zu Rate gezogen werden kann. Am AIT werden in enger Zusammenarbeit mit führenden Kliniken erfolgreich hochzuverlässige Algorithmen zur Anfallserkennung bei Patienten mit schweren Hirnerkrankungen entwickelt.