Ein Jahr warten auf eine Antwort

Warum die Autismus-Abklärung an ihre Grenzen stösst — und was messbare Hirnsignale beitragen können

Eltern bemerken etwas. Das Kind ist drei, vielleicht vier Jahre alt, und irgendetwas verläuft anders als bei den Geschwistern oder den Kindern in der Spielgruppe. Sie sprechen mit der Kinderärztin, sie bekommen eine Zuweisung — und dann warten sie.

An vielen Orten mehr als ein Jahr.

Ein Jahr ist in dieser Situation keine Wartezeit im üblichen Sinn. Es ist Entwicklungszeit. Es ist das Jahr vor dem Kindergarteneintritt, in dem Förderung angesetzt werden könnte und nicht angesetzt wird. Es ist ein Jahr, in dem eine Familie mit einer offenen Frage lebt, ohne Anspruch auf Unterstützung, weil Unterstützung eine Diagnose voraussetzt. Und es ist ein Jahr, in dem Fachpersonen wissen, dass sie zu spät kommen werden, und trotzdem nichts daran ändern können.

Die Nachfrage nach Autismus-Abklärungen ist in den vergangenen Jahren stark gestiegen. Die Gründe sind gemischt und nicht alle gleich zu bewerten: Die diagnostischen Kriterien wurden bewusst breiter gefasst. Das Wissen um Autismus hat sich verbreitet, auch über Medien und soziale Netzwerke. Und es werden heute Menschen erkannt, die man früher übersehen hat — Mädchen und Frauen vor allem, deren Erscheinungsbild jahrzehntelang nicht in die Lehrbücher passte. Ein Teil des Anstiegs ist also das Nachholen eines Versäumnisses und keine Übertreibung.

Das ändert nichts am Ergebnis: Die Praxen sind überlaufen, und der Zustand ist so nicht haltbar.

Es lohnt sich, den Engpass genau zu benennen, denn er liegt nicht dort, wo man ihn vermutet. Eine leitlinienkonforme Abklärung ist nicht deshalb aufwendig, weil sie schlecht organisiert wäre, sondern weil sie in der knappsten aller Ressourcen bezahlt wird: in Stunden hochqualifizierter Fachpersonen. Standardisierte Verhaltensbeobachtung, strukturiertes Elterninterview, Differenzialdiagnostik, Entwicklungs- und Sprachstandserhebung — jeder dieser Schritte verlangt einen geschulten Menschen, der einem einzelnen Kind seine Aufmerksamkeit widmet. Das ist der Preis der Qualität, und er ist berechtigt.

Die Frage lautet deshalb nicht, wie man anders diagnostiziert. Sie lautet: Wo lässt sich Zeit gewinnen, ohne Qualität aufzugeben?

Genau an dieser Stelle wird interessant, was wir gemeinsam mit der Universität Skopje und der Mazedonischen Akademie der Wissenschaften und Künste untersucht haben. Es geht um Kennzahlen, die sich aus einem gewöhnlichen Ruhe-EEG berechnen lassen — und die keine Minute Facharztzeit kosten.

Warum die übliche EEG-Analyse zu kurz greift

Die klassische quantitative EEG-Auswertung fragt: Wie viel Leistung liegt in welchem Frequenzband? Erhöhtes Theta, vermindertes Alpha, eine auffällige Beta-Spindel. Das ist etabliert, gut normiert — und für die Abgrenzung von Störungsbildern erstaunlich unscharf. Erhöhte bandspezifische Leistung findet sich bei ADHS, bei Angststörungen, bei Autismus. Die Muster überlappen.

Der Grund ist grundsätzlicher Natur: Das Gehirn ist ein komplexes adaptives System. Seine Signale sind nichtlinear und nicht stationär. Eine Methode, die nur nach Frequenzanteilen fragt, misst einen Ausschnitt und übersieht die Struktur.

Drei Masse aus der Informationstheorie

Die Studie untersuchte deshalb drei Kennzahlen, die nicht fragen wie stark ein Signal schwingt, sondern wie geordnet es ist:

Lempel-Ziv-Komplexität misst, wie viele unterschiedliche Muster in einem Signal vorkommen. Ein Signal, das sich ständig wiederholt, hat niedrige Komplexität; ein Signal, das laufend Neues hervorbringt, eine hohe. Das Mass ist robust gegenüber Rauschen und braucht keine Annahme darüber, wie das Signal eigentlich zustande kommt.

Rényi-Entropie und Tsallis-Entropie verallgemeinern den klassischen Entropiebegriff aus der Informationstheorie. Sie erfassen, wie breit und wie unvorhersehbar sich die Signalamplituden verteilen — und sind dabei besonders geeignet für Systeme mit langreichweitigen Zusammenhängen und fraktaler Struktur. Also für Gehirne.

Untersucht wurden 88 Kinder: 49 mit einer gesicherten Autismus-Diagnose nach DSM-5, gestellt übereinstimmend von einer Psychiaterin und einem Psychologen, sowie 39 typisch entwickelte Kinder. Das Durchschnittsalter der Autismus-Gruppe lag bei gut sechs Jahren. Abgeleitet wurde ein Ruhe-EEG mit offenen Augen über 19 Kanäle nach dem internationalen 10/20-System.

Das Ergebnis

Alle drei Masse unterschieden die Gruppen statistisch signifikant. Bemerkenswerter ist, was daraus folgt: Ein maschinelles Klassifikationsverfahren ordnete die Kinder allein anhand dieser Kennzahlen mit über 90 Prozent Treffergenauigkeit der richtigen Gruppe zu. Eine Darstellung der Daten im reduzierten Merkmalsraum zeigte zwei klar getrennte Punktwolken — nicht ein Kontinuum mit unscharfem Übergang, sondern Struktur.

Und dann kommt der Befund, der die Arbeit über eine reine Unterscheidungsstudie hinaushebt: Die Kanäle, die am stärksten zur Trennung beitrugen, liegen über Arealen der visuellen Verarbeitung.

Das ist keine statistische Fussnote. Es benennt einen Ort. Wer Neurofeedback bei Autismus einsetzen will, stand bisher vor dem Problem, dass es kein auf nichtlinearen Merkmalen begründetes Protokoll gab — und die spektral begründeten Protokolle keine überzeugende Wirksamkeit zeigen. Ein Befund, der sagt hier und nicht dort, ist die Voraussetzung dafür, dass sich das ändert.

Was das für die Praxis bedeutet

Zuerst das Selbstverständliche, weil es nicht selbstverständlich genug genommen wird: Eine Autismus-Diagnose wird leitlinienkonform gestellt — oder sie wird nicht gestellt. Der mehrstufige Prozess aus Anamnese, standardisierter Verhaltensbeobachtung, strukturiertem Elterninterview, Differenzialdiagnostik und Entwicklungs- und Sprachstandserhebung ist keine Empfehlung, sondern der Massstab, an dem sich jede Praxis messen lassen muss. Nichts an dem, was hier beschrieben wird, ändert daran etwas. Kein EEG-Befund ersetzt diesen Prozess.

Man sollte sich aber im Klaren darüber sein, worauf dieser Prozess beruht. Jede einzelne Erkenntnis der Leitliniendiagnostik entsteht aus Beobachtung und Urteil. Ein geschulter Mensch beobachtet ein Kind, eine Mutter erinnert sich an dessen zweites Lebensjahr, eine Fachperson gewichtet beides und ordnet es einem Kriterienkatalog zu. Standardisierte Instrumente machen dieses Verfahren nachvollziehbarer und verringern die Streuung zwischen Untersuchenden — aber sie verwandeln Urteil nicht in Messung. Gemessen wird an keiner Stelle etwas, das unabhängig vom Beobachter existiert.

Genau hier liegt der Wert einer doppelten Verankerung: die klinische Diagnostik nach Leitlinie auf der einen Seite, ein physiologischer Befund auf der anderen. Nicht als Konkurrenz, sondern als zweiter, unabhängiger Zugang zur selben Frage. Wenn beide Zugänge übereinstimmen, ist die Diagnose belastbarer als jede von beiden allein. Wenn sie auseinandergehen, ist das kein Widerspruch, sondern ein Hinweis — auf einen Sonderfall, eine Fehldiagnose oder einen Subtyp, der bisher keinen Namen hat.

Das ist der Kern dessen, was personalisierte Medizin meint: nicht ein Kind in eine Kategorie einzuordnen, sondern zu beschreiben, wie dieses eine Gehirn arbeitet.

Und hier schliesst sich der Kreis zur Wartezeit. Ein Ruhe-EEG dauert wenige Minuten und wird von medizinisch-technischem Personal abgeleitet. Die Auswertung läuft gerechnet, nicht beurteilt. Was dabei entsteht, ersetzt keine Abklärung — aber es liegt vor, bevor die Abklärung überhaupt beginnt. Wo heute alle gleich lange warten, liesse sich die Reihenfolge nach Dringlichkeit ordnen, statt nach Anmeldedatum.

Fünf Anwendungen folgen daraus:

Priorisierung der Warteliste. Der knappe Faktor ist Facharztzeit, nicht Gerätezeit. Ein Befund, der ohne Facharztzeit entsteht, kann helfen zu entscheiden, wer zuerst drankommt — und wer die vollständige Abklärung dringender braucht als ein anderes Kind auf derselben Liste.
Absicherung im Zweifelsfall. Dort, wo die klinische Einschätzung unsicher bleibt — und das ist im frühen Schulalter häufig — liefert ein zweiter, unabhängiger Zugang Entscheidungshilfe.
Subtypisierung. Das Spektrum ist breit, weil es Verschiedenes enthält. Unterschiedliche neuronale Aktivitätsmuster könnten trennen, was die Verhaltensbeobachtung zusammenwirft.
Verlaufskontrolle. Ein Befund, der sich messen lässt, lässt sich wiederholen. Therapieeffekte werden damit sichtbar, statt erfragt zu werden.
Zielpunkt für Neurofeedback. Die Beteiligung visueller Verarbeitungsareale benennt erstmals einen konkreten Ansatzpunkt für ein Protokoll, das auf nichtlinearen Merkmalen beruht.

Ab September verfügbar

Aus der Forschungsarbeit wird im September ein anwendbares Werkzeug: ein Klassifikationsmass, das in der HBImed-Datenbank als weiterer diagnostischer Index zur Verfügung steht.

Das ist bewusst unspektakulär formuliert, und darin liegt der Punkt. Es braucht kein neues Gerät, kein zusätzliches Untersuchungsverfahren und keinen geänderten Ablauf in der Praxis. Das Ruhe-EEG, das ohnehin abgeleitet wird, liefert die Datengrundlage; der neue Index erscheint neben den bestehenden. Wer mit der HBImed-Datenbank arbeitet, bekommt eine zusätzliche Kennzahl — und muss dafür nichts anders machen als bisher.

Die Datenbasis wächst weiter. Laufend kommen weitere Kinder hinzu, was die Vergleichsgrundlage mit jeder Erhebung belastbarer.

Mehr kann im Kurs Interpretationen erfahren werden.

Der eigentlich interessante Teil kommt danach

Die Ausweitung, an der derzeit gearbeitet wird, betrifft nicht die Menge, sondern das Alter: hinunter bis zu drei Jahren.

Wer mit Autismus zu tun hat, weiss, was das bedeutet. Die Diagnose fällt heute typischerweise im Vorschul- oder frühen Schulalter — nicht weil früher nichts zu erkennen wäre, sondern weil die verfügbaren Verfahren auf sprachliche und soziale Fähigkeiten angewiesen sind, die bei einem Dreijährigen erst entstehen. Verhaltensbeobachtung braucht Verhalten, das sich beobachten lässt.

Ein Ruhe-EEG braucht das nicht. Es verlangt vom Kind nichts als ein paar Minuten ruhiges Sitzen mit offenen Augen. Wenn sich die beschriebenen Signaturen auch bei Dreijährigen zeigen, verschiebt sich das Zeitfenster für Förderung und Begleitung um Jahre nach vorn — in genau jene Phase, in der das Gehirn am formbarsten ist.

Das ist ein Vorhaben, kein Ergebnis. Aber es ist der Grund, warum sich die Arbeit an diesen Massen lohnt.

Was diese Studie nicht zeigt

Achtundachtzig Kinder sind eine belastbare, aber keine grosse Stichprobe, und sie stammen aus einem einzigen Zentrum. Die Kontrollgruppe bestand ausschliesslich aus Jungen, weshalb das Geschlecht aus der Auswertung ausgeschlossen werden musste — für ein Störungsbild, bei dem Mädchen notorisch übersehen werden, ist das eine ernsthafte Einschränkung. Und eine Treffergenauigkeit von über 90 Prozent, ermittelt an derselben Stichprobe, an der das Verfahren entwickelt wurde, ist ein Versprechen, keine Bestätigung. Den Beweis liefert erst die Anwendung an unabhängigen Daten.

Vor allem aber: Die Studie hat zwei klar getrennte Gruppen unterschieden — Kinder mit gesicherter Diagnose und typisch entwickelte Kinder. Eine Warteliste sieht anders aus. Dort sitzen Kinder mit Sprachentwicklungsstörungen, mit ADHS, mit Bindungsstörungen, mit Mehrfachbelastungen und solche, bei denen sich am Ende nichts findet. Ein Verfahren, das zwei Extreme trennt, trennt deshalb noch lange nicht das, was in einer Sprechstunde tatsächlich ankommt. Wer eine Priorisierung darauf stützen will, braucht den Nachweis an einer unausgelesenen Zuweisungsstichprobe — und der steht aus.

Und es gibt eine Eigenheit, die man kennen sollte: Die Referenz, an der das Verfahren gemessen wurde, war die klinische Diagnose — also genau jenes beobachtungsbasierte Urteil, dessen Grenzen den Anlass für die ganze Übung bilden. Ein Verfahren, das darauf trainiert ist, kann per Konstruktion nicht besser sein als sein Massstab. Das ist kein Einwand, sondern der übliche Weg: Erst muss ein neues Mass zeigen, dass es mit dem etablierten übereinstimmt. Den eigenen Mehrwert beweist es später — dort, wo beide auseinandergehen und sich zeigt, wer recht behält.

Wir halten das für erwähnenswert, weil die Versuchung gross ist, aus einer solchen Zahl mehr zu machen, als sie hergibt. Ein Biomarker wird nicht dadurch gültig, dass er beeindruckt, sondern dadurch, dass er sich wiederholen lässt.

Zur Studie: Tenev, A.; Markovska-Simoska, S.; Müller, A.; Mishkovski, I. Entropy and Complexity in QEEG Reveal Visual Processing Signatures in Autism: A Neurofeedback-Oriented and Clinical Differentiation Study. Brain Sciences 2025, 15(9), 951. Open Access, frei zugänglich.