Früherkennung von Alzheimer: Katalyze Data gewinnt SAS Hackathon mit innovativer KI-Lösung

Heidelberg, 28. Mai 2026 — Ein KI-gestütztes System zur Früherkennung von Alzheimer hat den fünften globalen SAS Hackathon gewonnen. Mit „DementAI“ des britischen Beratungsunternehmens Katalyze Data können Ärzte vorhandene Patientendaten analysieren und Risikosignale für Alzheimer früher als bisher erkennen. Auf diese Weise lässt sich zusätzliche Zeit für Therapien gewinnen – und zwar in einem sehr frühen Stadium, in dem diese noch wesentlich besser wirken. Katalyze Data ist ein langjähriger Partner von SAS, einem der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Daten und künstliche Intelligenz (KI). Das Projektteam wurde auf der globalen Konferenz SAS Innovate in Dallas für seine Innovation als „Grand Champion“ ausgezeichnet.

„Wir haben DementAI nicht primär entwickelt, um Vorhersagen zu treffen, sondern um den Patienten Zeit zu verschaffen“, sagte Tamás Bosznay, Principal Consultant bei Katalyze Data. „Das System zeigt Signale auf, die bereits in den Krankenakten drinstecken, aber nicht ohne Weiteres erkennbar sind. So kann unsere Lösung dazu beitragen, dass potenziell betroffene Patienten früher und zuverlässiger identifiziert und behandelt werden.“

Frühere Diagnose, bessere Versorgung

Alzheimer ist die häufigste Ursache für Demenz. Der Organisation Alzheimer’s Disease International zufolge erkrankt weltweit alle drei Sekunden ein Mensch an Demenz. Für 2030 wird die Zahl der Menschen, die mit der Krankheit leben, auf 78 Millionen geschätzt, bis 2050 sollen es sogar 139 Millionen sein. Die Herausforderung für Ärzte besteht darin, dass die Diagnose häufig erst dann erfolgt, wenn die Erkrankung bereits fortgeschritten ist.

Hier setzt DementAI an: Das System markiert Patienten, die erste Anzeichen eines kognitiven Abbaus zeigen, noch bevor sie an einen Spezialisten überwiesen werden. Medizinische Dienstleister können Risikosignale aus bereits vorhandenen klinischen Daten ableiten, ohne zusätzliche Screenings durchführen zu müssen. Auf Basis retrospektiver Analysen von Patientenakten lässt sich Alzheimer bis zu zwei Jahre früher erkennen, gleichzeitig reduziert sich der Aufwand für die Diagnostik.

Der während des SAS Hackathon entwickelte funktionsfähige End-to-End-Prototyp deckt mehrere Versorgungsebenen ab, die sonst getrennt betrachtet werden – von der Analyse klinischer Daten bis zum Einsatz von Modellen in Entscheidungsprozessen. DementAI verbindet strukturierte medizinische Daten und Gehirnscans mit unstrukturierten Informationen wie Arztnotizen. Bei Bedarf werden auch synthetische Daten verwendet, was die Datenbasis verbessert und gleichzeitig sensible persönliche Daten schützt. Das KI-Tool verknüpft Indikatoren, so dass bereits schwache Muster sichtbar werden, die in kurzen Untersuchungen kaum erkennbar sind.

„Bemerkenswert an DementAI war nicht nur die Genauigkeit der Modelle, sondern auch der Einsatz von Governed Workflows und Synthetic Data bei der Entwicklung, ganz im Sinne des Datenschutzes“, erklärt Iain Brown, Global Head of AI & Data Science bei SAS und Mentor des DementAI-Teams. „In regulierten Umgebungen wie dem Gesundheitswesen ist dies eine grundlegende Voraussetzung, um vom Prototyp zum produktiven Pilotbetrieb zu kommen.“

SAS Viya als Basis

Bei der Lösungsentwicklung setzte das Team auf die Cloud-native und -agnostische Daten- und KI-Plattform SAS Viya, die Datenmanagement, Modellentwicklung und Operationalisierung von Analytics zentral bündelt. DementAI berücksichtigt von vornherein Anforderungen an AI Governance und Responsible AI: Erklärbarkeit, Audit-Trails, kontinuierliches Monitoring und Bias-Reporting sind in Daten und Modelle voll integriert.

Der SAS Hackathon, der in Partnerschaft mit Microsoft und Intel ausgerichtet wurde, verzeichnete mit 2.058 Anmeldungen von 708 Unternehmen, Universitäten und SAS Partnern in 66 Ländern einen neuen Teilnahmerekord. In die engere Wertung kamen 125 Teams, die ihre Projekte unterstützt von 134 SAS Mentoren umsetzten. Die Sieger wurden in insgesamt 24 regionalen, branchen- und technologiebezogenen sowie in Spezial-Kategorien ausgezeichnet.

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