Die Verbesserung der Krankheitsvorhersage mit neuen Werkzeugen

Vorhersagen, wie lange jemand leben wird oder wie schnell eine Krankheit voranschreitet, sind für fast alle Gesundheitszustände super wichtig. Das gilt besonders für Krankheiten wie amyotrophe Lateralsklerose (ALS). Forscher haben verschiedene Möglichkeiten zur Vorhersage der Überlebensdauer untersucht und festgestellt, dass zwar einige fortschrittliche Modelle mit maschinellem Lernen und tiefem Lernen verfügbar sind, viele dieser Werkzeuge aber in der realen klinischen Praxis nicht weit verbreitet sind. Sie haben auch bemerkt, dass es einfachere Modelle gibt, die genauso gut oder sogar besser funktionieren könnten, besonders wenn nur begrenzte Daten verfügbar sind.

#Bedeutung dieser Studie

Vorhersagen, wie sich eine Krankheit entwickeln wird, einschliesslich wann ein Patient wichtige Ereignisse wie den Beginn von Symptomen oder den Tod erleben könnte, sind entscheidend für die Behandlung. Oft gibt es jedoch eine Kluft zwischen Ärzten, die Zugang zu Patientendaten haben, und Forschern, die Vorhersagemodelle erstellen. Um diese Lücke zu schliessen, hat ein Team ein Werkzeug namens predicTTE entwickelt, mit dem Forscher, auch ohne technische Expertise, effektive Vorhersagemodelle erstellen können. Das Werkzeug ist über eine Online-Plattform zugänglich, auf der Gesundheitsdienstleister auch zusätzliche Daten teilen können, um die Modelle zu verbessern.

predicTTE ist so gestaltet, dass es für jede Art von Vorhersage im Zusammenhang mit der Zeit-bis-Ereignis-Analyse anpassbar ist. Es enthält fortschrittliche Modelle aus beliebten Paketen für tiefes Lernen und parametrische Ansätze, die die Erstellung kombinierter Modelle ermöglichen. Das Werkzeug verwaltet fehlende Daten effektiv mit einem speziellen Modell namens MissForrest, das sich unter realen Bedingungen als wirksam erwiesen hat. Ziel dieser Arbeit ist es, die klinische Praxis in diesem Bereich zu verbessern.

#Anwendungen dieser Studie

Die Forscher haben gezeigt, wie ihr System in drei verschiedenen Situationen im Zusammenhang mit neurologischen Erkrankungen genutzt werden kann. Durch die Kombination der besten Vorhersagewerkzeuge auf benutzerfreundliche Weise zielen sie darauf ab, einen schnellen und sicheren Datenaustausch zu erleichtern. Ihre Arbeit hat das Potenzial, sich weiterzuentwickeln, um zukünftige Modelle und Datensätze zu berücksichtigen.

Zu verstehen, was die Überlebenszeiten beeinflusst, ist für alle Gesundheitseinrichtungen wichtig, insbesondere für chronische Erkrankungen wie neurologische Krankheiten. Diese Krankheiten haben oft nicht genügend gute prädiktive Marker, was es notwendig macht, mit den vorhandenen Patientendaten kreativ umzugehen. Ein gängiges Verfahren für die Zeit-bis-Ereignis-Analyse ist die Cox-Regression, die in bestimmten Szenarien Einschränkungen hat, weil sie annimmt, dass das Sterberisiko über die Zeit konstant bleibt. Neuere Modelle, einschliesslich tiefen Lernansätzen, bieten Versprechen, bringen aber oft hohe technische Anforderungen mit sich, die viele Kliniker ausschliessen können.

Um dies zu lösen, hat das Team eine App entwickelt, die die Verwendung dieser fortschrittlichen Modelle vereinfacht. Die Online-Plattform ermöglicht es Patienten und Gesundheitsdienstleistern, auf trainierte Modelle für Vorhersagen zuzugreifen und auch eigene Daten für weitere Verbesserungen beizutragen.

#Anwendungsbeispiel 1: Vorhersage der ALS-Überlebensdauer

ALS ist eine ernsthafte und fortschreitende Krankheit, die typischerweise innerhalb weniger Jahre zum Tod führt. Die Forscher glauben, dass das Verständnis, wie sich die Krankheit entwickeln wird, helfen kann, bessere Vorhersagen über die Überlebensdauer zu treffen. Sie identifizierten wichtige klinische Merkmale, die die Überlebensdauer vorhersagen könnten, wie das Alter des Patienten, bestimmte genetische Marker und die Abnahmegeschwindigkeit, die mit einer standardisierten Skala gemessen wird.

Das Team verwendete Daten aus einer grossen Gruppe von ALS-Patienten, um ein Vorhersagemodell zu trainieren. Sie nutzten einen Ensemble-Ansatz, bei dem Vorhersagen zunächst mit einem Modell getroffen und dann mit Informationen ähnlicher Patienten verfeinert wurden. Diese Technik verbesserte die Vorhersagegenauigkeit erheblich und wurde mit einer separaten Gruppe von ALS-Patienten validiert.

Fehlende Daten sind ein häufiges Problem, und die Forscher zeigten, dass ihre Methode zur Imputation eine effektive Handhabung unvollständiger Informationen ermöglicht. Das ist entscheidend in realen Fällen, in denen einige Patientendaten möglicherweise nicht vollständig sind, aber dennoch genaue Vorhersagen getroffen werden können.

#Anwendungsbeispiel 2: Bewertung von Biomarkern bei ALS

In einem weiteren Beispiel wandten die Forscher ihr Modell an, um zu beurteilen, wie gut bestimmte biologische Marker im Blut die ALS-Überlebensdauer vorhersagen können. Sie verglichen die Überlebensvorhersagen, die nur auf klinischen Messungen basierten, mit Modellen, die diese neuen Biomarker einbezogen.

Obwohl frühere Vorhersagen stark auf klinischen Daten basierten, verbesserte die Einbeziehung von blutbasierten Biomarkern die Gesamtleistung des Modells. Diese Erkenntnis unterstreicht das Potenzial, verschiedene Arten von Daten für bessere Vorhersagen zu kombinieren.

#Anwendungsbeispiel 3: Individualisierte Behandlung von Vorhofflimmern

Das letzte Beispiel konzentrierte sich auf Patienten mit Vorhofflimmern, einer Erkrankung, die zu Schlaganfällen führen kann. Bei der Auswahl von Behandlungen gruppieren aktuelle Praktiken Patienten normalerweise nach ihrem Alter und bestehenden Gesundheitsbedingungen. Das bietet jedoch nicht immer die besten Behandlungsoptionen für jeden Einzelnen.

Mit predicTTE analysierten die Forscher eine grosse Datensätze von Patienten und erstellten individuelle Vorhersagen für die Zeit bis zum Tod nach Beginn einer bestimmten Behandlung. Sie zeigten, dass ihre Vorhersagen passendere Behandlungsoptionen vorschlagen konnten, die auf die einzigartige Situation jedes Patienten zugeschnitten sind, anstatt sich nur auf breite Kategorien zu stützen.

#Die Online-Plattform

predicTTE ist ein umfassendes Softwarepaket, das Benutzern hilft, Modelle zur Vorhersage von Zeit-bis-Ereignis zu erstellen. Die Plattform zielt darauf ab, diese fortschrittlichen Werkzeuge für diejenigen zugänglich zu machen, die möglicherweise keinen technischen Hintergrund haben. In einer kürzlichen Umfrage äusserten viele ALS-Patienten den Wunsch, auf ihre Überlebensvorhersagen zuzugreifen, und die Online-Plattform macht das möglich.

Patienten und Gesundheitsdienstleister können nicht nur personalisierte Überlebensvorhersagen abrufen, sondern auch ihre eigenen Daten über sichere Kanäle beitragen. Dieser Ansatz könnte zu einer besseren Datenerfassung und zur Verbesserung der Vorhersagemodelle im Laufe der Zeit führen.

#Fazit

Genau vorhersagen zu können, wie Krankheiten fortschreiten, ist entscheidend, insbesondere bei Bedingungen, bei denen Gewebeproben möglicherweise nicht sofort verfügbar sind. Die Entwicklung von Werkzeugen wie predicTTE kann die Art und Weise, wie Vorhersagen gemacht und in klinischen Situationen genutzt werden, erheblich verbessern. Indem eine zugängliche und sichere Plattform für den Datenaustausch und die Vorhersagemodellierung angeboten wird, hoffen die Forscher, einen Kreislauf zu schaffen, der sowohl die Datensätze als auch die Genauigkeit der Vorhersagen kontinuierlich verbessert.

Die Arbeit hat gezeigt, wie predicTTE auf verschiedene Weise angewendet werden kann, von der Vorhersage des Überlebens bei ALS bis hin zur Bewertung von Behandlungsoptionen für Patienten mit anderen Erkrankungen. Durch den Einsatz verschiedener wissenschaftlicher Methoden, um Datenlücken zu schliessen und die Vorhersageleistung zu verbessern, könnten diese Bemühungen letztendlich zu besseren Patientenergebnissen und personalisierten Medizinansätzen führen.