KI-basierte Kopfschmerzdiagnostik

Bessere Kopfschmerzversorgung auf dem Land – mit Unterstützung durch Künstliche Intelligenz

Kopfschmerzen: eine unterschätzte Volkskrankheit

Kopfschmerzen gehören zu den häufigsten Beschwerden überhaupt. Jeden Tag haben weltweit etwa 16 von 100 Menschen Kopfschmerzen (Quelle: Techniker Krankenkasse). Was viele nicht wissen: Kopfschmerzen sind nicht gleich Kopfschmerzen. Die Internationale Klassifikation für Kopfschmerzerkrankungen (ICHD-3) listet über 200 verschiedene Arten auf – vom häufigen Spannungskopfschmerz über Migräne bis hin zu seltenen Formen, die als Begleiterscheinung anderer Krankheiten auftreten. Viele dieser Diagnosen unterscheiden sich nur in Details, was die korrekte Einordnung selbst für erfahrene Ärztinnen und Ärzte zu einer echten Herausforderung macht. Weitere Informationen zur Unterscheidung typischer Kopfschmerzarten finden Sie zum Beispiel auf gesundheitsinformation.de.

Warum ist die richtige Diagnose so wichtig?

Nur wenn die richtige Kopfschmerzart identifiziert ist, kann eine leitliniengerechte Behandlung eingeleitet werden – also eine Therapie, die dem aktuellen Stand der evidenzbasierten Medizin entspricht. Eine Studie an einer spezialisierten Kopfschmerzambulanz zeigte, dass eine solche adäquate Behandlung bei mehr als 70 % der Patientinnen und Patienten zu einer Verbesserung führen kann (Ziegeler et al., 2019). Umgekehrt bedeutet das: Ohne korrekte Diagnose bleiben wirksame Therapien oft aus.

Die besondere Situation im ländlichen Raum

Eine andere Studie der Universitätsmedizin Greifswald untersuchte die Versorgungsrealität von Kopfschmerzpatient*innen in Vorpommern – einer der ländlichsten Regionen Deutschlands (Thiele et al., 2021). Die Ergebnisse zeigen ein deutliches Versorgungsgefälle:

Patientinnen und Patienten, die dort erstmals eine spezialisierte Kopfschmerzambulanz aufsuchten, litten im Durchschnitt an knapp 17 Kopfschmerztagen pro Monat. In einer vergleichbaren städtischen Kohorte waren es etwa 12 Tage. Rund die Hälfte dieser Betroffenen erhielt bei der Erstvorstellung eine neue oder erstmalige Kopfschmerzdiagnose – obwohl sie im Schnitt bereits seit über 17 Jahren an Kopfschmerzen litten. Etwa 60 % wurden zuvor nicht leitliniengerecht behandelt.

Die Studie ergab außerdem, dass etwa drei von vier befragten Hausärzt*innen mindestens mehrmals wöchentlich Kopfschmerzpatientinnen und -patienten behandeln. Die meisten von ihnen übernehmen die Behandlung selbst, doch rund 85 % äußerten den Wunsch nach mehr Fortbildung zu Kopfschmerzerkrankungen. Gleichzeitig kannten 61 % der Befragten weder spezialisierte Kopfschmerzexpertinnen noch eine spezialisierte Ambulanz in ihrer Region.

Gründe für diese Versorgungslücke sehen Forschende vor allem in der Struktur des Gesundheitssystems: Auf dem Land gibt es deutlich weniger Neurologinnen und Neurologen, und den niedergelassenen Allgemeinmedizinerinnen und Allgemeinmedizinern fehlt häufig der Zugang zu spezialisiertem Fachwissen. Ein weiteres Problem ist der Übergebrauch von Schmerzmitteln, der paradoxerweise selbst zu häufigeren Kopfschmerzattacken führen kann – in der Greifswalder Studie war die Rate des Medikamentenübergebrauchs mit 17 % fast doppelt so hoch wie in der städtischen Vergleichsgruppe.

Unser Projekt: KI-gestützte Diagnoseunterstützung

Seit Anfang 2026 arbeitet das Team Nachhaltige Digitalisierung im Rahmen des InNoWest-Projekts an einem prototypischen KI-System, das Ärzt*innen– insbesondere in ländlichen Regionen – bei der korrekten Diagnosestellung unterstützen soll. Gemeinsam mit Kolleg*innen der Universität Greifswald, der Charité Berlin und der Medizinischen Hochschule Brandenburg sammeln und analysieren wir Fallbeschreibungen aus medizinischen Datenbanken, um ein intelligentes System zu entwickeln, das Kopfschmerzdiagnosen auf Expertenniveau vorschlagen kann.

Unser Ansatz kombiniert moderne Methoden der Künstlichen Intelligenz mit klassischen regelbasierten Verfahren, die auf der internationalen Kopfschmerzklassifikation basieren. Durch diese Verbindung wollen wir eine transparente, nachvollziehbare und zuverlässige Entscheidungsgrundlage schaffen. Ein zentrales Prinzip dabei: Nicht das System trifft die Diagnose, sondern die Ärzt*innen, unterstützt durch die bestmögliche Informationsaufbereitung.

Auf dem Bild zu sehen ist ein Screenshot des ICHD-3 Kopfschmerz-Diagnose Assistenten Prototyps. Links im Bild: Der Anamnesetext einer Patientin mit farblich hervorgehobenen medizinischen Entitäten wie Schmerzqualität, Lokalisation, Dauer und Begleitsymptomen. Rechts im Bild: Eine Rangliste möglicher Diagnosen mit Übereinstimmungswerten – wobei der KI-Chatbot in diesem Fall von einer „Migräne ohne Aura“ ausgeht. 

Warum das Projekt wichtig ist

Das Projekt verfolgt das Ziel, einen Beitrag zur Verbesserung der Daseinsvorsorge im ländlichen Raum zu leisten. Eine korrekte und zeitnahe Kopfschmerzdiagnose kann die Lebensqualität der Betroffenen erheblich verbessern und unnötiges Leid vermeiden. Mit unserem Konzept für eine moderne, evidenzbasierte Kopfschmerzversorgung wollen wir zeigen, wie Digitalisierung konkret dazu beitragen kann, Versorgungslücken zu schließen – zum Nutzen von Patient*innen, Ärzt*innen sowie dem Gesundheitssystem insgesamt.
 

Quellen:

• Techniker Krankenkasse: Kopfschmerzen – so häufig ist die Volkskrankheit
• Thiele, A., Strauß, S., Angermaier, A., Klehr, L., Bartsch, L., Kronenbuerger, M., Schmidt, S. & Fleischmann, R. (2021). Treatment Realities of Headache Disorders in Rural Germany by the Example of the Region of Western Pomerania. Brain Sciences, 11(7), 839. https://doi.org/10.3390/brainsci11070839
• Ziegeler, C., Brauns, G., Jurgens, T.P. & May, A. (2019). Shortcomings and missed potentials in the management of migraine patients. The Journal of Headache and Pain, 20, 86. https://doi.org/10.1186/s10194-019-1034-8

KI Transparenzhinweis: Dieser Text wurde für eine bessere Lesbarkeit und Verständlichkeit mit Unterstützung von künstlicher Intelligenz überarbeitet. Der Autor übernimmt die volle Verantwortung für die Inhalte.