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NESCADE für Fachleute erklärt

In diesem Video stellen wir Ziele, Methode und Vorgehen des Projekts für Expertinnen und Experten vor.

Projektbeschreibung

Warum frühe Erkennung wichtig ist

Die frühzeitige Erkennung von Aufmerksamkeitsdefizit- / Hyperaktivitätsstörung, kurz ADHS, ist für betroffene Kinder und ihre Familien von großer Bedeutung. Bislang erfolgt die Diagnose jedoch häufig erst dann, wenn auffällige Verhaltensweisen bereits deutlich ausgeprägt sind. Der diagnostische Prozess ist zudem oft zeitaufwändig, kostenintensiv und beruht in hohem Maße auf Beobachtungen, Fragebögen und Einschätzungen aus dem Umfeld des Kindes.

Im Projekt NESCADE wird deshalb ein innovatives, EEG-basiertes Screening-Verfahren zur frühzeitigen und objektiven Erkennung von ADHS-Risiken bei Kindern im Einschulalter entwickelt. Das Verfahren basiert auf der Messung sogenannter auditorisch evozierter Potenziale. Dabei werden Gehirnreaktionen auf akustische Reize, insbesondere musikalische Stimuli, erfasst und mithilfe KI-gestützter Analyseverfahren ausgewertet.

Der geplante Prototyp soll besonders kindgerecht, nicht-invasiv und einfach anwendbar sein. Da die Kinder während der Messung lediglich passiv zuhören, ist keine aktive Mitarbeit erforderlich. Perspektivisch soll das Verfahren so gestaltet werden, dass es in bestehende Versorgungsabläufe integriert werden kann, zum Beispiel im Kontext kinderärztlicher Routineuntersuchungen oder Schuleingangsuntersuchungen.

Lachendes Kind mit EEG-Haube vor einem Monitor mit Hirnstromkurven
24 MonateProjektlaufzeit (2026–2027)
4 PartnerMedizintechnik, KI, Klinik, Sozialwissenschaft
PassivKinder hören nur zu – keine aktive Mitarbeit nötig
Nicht-invasivEEG-Messung, kindgerecht und einfach
Ziel des Projekts

Ein praxistauglicher Prototyp für das ADHS-Pre-Screening

Ziel von NESCADE ist die Entwicklung eines praxistauglichen Prototyps für ein EEG-basiertes ADHS-Pre-Screening bei Kindern im Einschulalter. Das Verfahren soll dazu beitragen, Hinweise auf ADHS frühzeitiger, objektiver und niederschwelliger zu erfassen. Im Mittelpunkt stehen folgende Ziele:

1

Einfache EEG-Hardware

Das Projekt entwickelt ein kompaktes und leicht bedienbares EEG-Aufnahme- und Präsentationssystem, das für den Einsatz in kinderärztlichen Praxen geeignet ist. Dabei werden insbesondere eine kurze Vorbereitungszeit, eine robuste Signalqualität und eine einfache Handhabung durch medizinisches Fachpersonal angestrebt.

2

KI-basierte Analyse

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung einer KI-basierten Analysekomponente. Diese soll EEG-Signale automatisiert auswerten, Störsignale wie Bewegungsartefakte reduzieren und diagnostisch relevante Muster in den gemessenen Hirnreaktionen erkennen.

3

Nutzerzentrierte Gestaltung

Zudem soll das System konsequent nutzerzentriert gestaltet werden. Die Anforderungen von Kindern, Eltern, Kinderärzt:innen und medizinischem Praxispersonal werden deshalb frühzeitig erhoben und in die Entwicklung einbezogen. Ziel ist eine Lösung, die nicht nur technisch leistungsfähig, sondern auch alltagstauglich, verständlich, akzeptiert und sozial verantwortlich einsetzbar ist.

Langfristig soll NESCADE dazu beitragen, frühzeitige Unterstützungs- und Förderangebote für betroffene Kinder anzustoßen und negative Folgen einer späten Erkennung von ADHS zu verringern.

Projektumsetzung

So gehen wir vor

Die Umsetzung des Projekts erfolgt in einem interdisziplinären Verbund aus Medizintechnik, Künstlicher Intelligenz, klinischer Forschung und Sozialwissenschaft. Die Projektlaufzeit beträgt 24 Monate.

  1. Anforderungen erheben

    Zu Beginn des Projekts werden die medizinischen, technischen, organisatorischen und nutzerbezogenen Anforderungen systematisch erhoben. Dazu gehören unter anderem Literatur- und Dokumentenanalysen, Interviews, Fokusgruppen und Workshops mit relevanten Zielgruppen. Auf dieser Grundlage werden Nutzungsszenarien, Anforderungen an Hardware und Software sowie ein Konzept für das Gesamtsystem entwickelt.

  2. Musikalische Reize & Elektroden

    Parallel werden bestehende musikbasierte Stimulusansätze für den Einsatz in einem mobilen EEG-System angepasst. Die musikalischen Reize sollen geeignet sein, spezifische Hirnreaktionen auszulösen, die für die Früherkennung von ADHS relevant sein können. Gleichzeitig werden geeignete Elektrodenkonzepte geprüft, um eine möglichst einfache und kindgerechte Anwendung zu ermöglichen.

  3. Technische Komponenten entwickeln

    Im weiteren Verlauf werden die zentralen technischen Komponenten entwickelt: Ein portables EEG-Aufnahmesystem, eine Softwareoberfläche für die Anwendung in der Praxis, ein sicheres Backend zur Datenübertragung und -verarbeitung sowie KI-basierte Verfahren zur Signalbereinigung und automatisierten Auswertung. Dabei werden Datenschutz, Datensicherheit und ethische Anforderungen von Beginn an berücksichtigt.

  4. Partizipativ gestalten

    Ein besonderer Bestandteil der Umsetzung ist die nutzerzentrierte und partizipative Entwicklung. Kinder, Eltern und medizinisches Fachpersonal werden in geeigneter Form einbezogen, um Bedienbarkeit, Akzeptanz und Alltagstauglichkeit des Systems zu verbessern. Dazu gehören unter anderem Co-Creation-Formate, Usability-Tests und begleitende Evaluationen.

  5. Prototyp testen

    Am Ende des Projekts soll ein funktionsfähiger Prototyp vorliegen, der unter realitätsnahen Bedingungen getestet und hinsichtlich technischer Funktionalität, Nutzerfreundlichkeit und Praxistauglichkeit bewertet wird.

Kind baut mit Holzstäbchen und bunten Kugeln ein Molekülmodell
Zwei Kinder sitzen auf dem Boden und spielen mit bemalten Rasseln
Mitmachen

Ihre Erfahrung zählt

Wir suchen Ärzt:innen, Eltern und Erwachsene mit ADHS-Diagnose, die ihre Perspektive in Studien und Workshops einbringen.

Zur Studienteilnahme
Projektverbund

Unsere Partner

neuroConn – part of neurocare group AG DFKI – Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz Universität des Saarlandes Institut für Sozialforschung und Sozialwirtschaft e.V. (iso)

Projektpartner

neuroConn – part of neurocare group AG DFKI – Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz Universität des Saarlandes Institut für Sozialforschung und Sozialwirtschaft e.V. (iso)

Gefördert durch

Gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages