Chronisch obstruktive Lungenerkrankung

Mit künstlicher Intelligenz die COPD-Behandlung verbessern?

01. Apr 2021

Ein Forschungsteam aus Marburg will Menschen mit COPD (chronisch obstruktiver Lungenerkrankung) besser bestimmten Gruppen zuordnen und ihnen so eine maßgeschneiderte personalisierte Behandlung ermöglichen. Dies soll mit Hilfe von Methoden gelingen, die sich auf maschinelles Lernen stützen.

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Über 65 Millionen Menschen sind weltweit an COPD erkrankt und bislang gibt es leider keine Möglichkeit den Krankheitsverlauf ganz aufzuhalten oder gar umzukehren. Eine weitere Hürde ist, dass die Erkrankung oft sehr unterschiedlich verläuft. Auch Begleiterkrankungen wie beispielsweise Diabetes oder Osteoporose spielen oftmals eine große Rolle. Je nach Begleiterkrankung und gesundheitlichem Zustand der Patientinnen und Patienten sind oft andere Therapieansätze notwendig.

Mit Hilfe eines Maschinenlernverfahrens möchte ein Team der Philipps-Universität Marburg eine Software entwickeln, die Ärztinnen und Ärzte im Alltag bei Diagnose- und Therapie-Entscheidungen unterstützt. Ziel ist es, dass das Programm Patientinnen und Patienten anhand ihrer Gesundheitsdaten automatisch klassifiziert und möglichst früh einer Gruppe zuordnet, um so eine optimale Behandlung zu ermöglichen.

Das Forschungsteam verwendet für die Entwicklung des Systems Daten von mehreren tausend Menschen mit COPD, die im Rahmen von großen Patientenkohorten über mehrere Jahre gesammelt wurden. Neben klinischen Daten zum Krankheitsverlauf werden darin auch speziellere Daten aus Laboruntersuchungen erfasst, um noch mehr über die Erkrankung zu erfahren.

Der Algorithmus der Software lernt anhand unzähliger Kombinationen aus den Labordaten und Krankheitsverläufen Übereinstimmungen bei verschiedenen Patientinnen und Patienten zu erkennen und Gruppen mit ähnlichen Symptomen und Verläufen zu bilden. So wollen sie insbesondere herausfinden, welche Parameter und Daten für den Krankheitsverlauf relevant sind und welche nicht.

Handlungsvorschläge für Diagnose und Therapie

Im klinischen Alltag soll die Software im Rahmen der normalen Krankenhaus-IT installiert werden, sodass sie auf die vorhandenen Patientendaten zugreifen kann. So könnte sie behandelnden Ärztinnen und Ärzten gleich vor Ort Vorschläge hinsichtlich Diagnostik und Therapie geben. Zum Beispiel, ob eventuell erst eine vorliegende Begleiterkrankung behandelt werden sollte, um den Gesamtzustand der Patientin oder der Patienten zunächst zu verbessern.

Bereits in einem Jahr wollen die Forschenden die Software für erste Tests in der Klinik einsetzen. Neben der Unterstützung bei Therapieentscheidungen könnte die Unterteilung in Patientengruppen auch bei der Entwicklung neuer Medikamente helfen, hoffen die Forschenden. Denn nicht immer hilft ein Wirkstoff allen Patientinnen und Patienten gleich gut.

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