Vorhersage des Operationserfolgs bei Rückenschmerzpatienten

Nacken- und Rückenschmerzen (LBP) sowie Ischias sind gängige medizinische Probleme, die viele Leute weltweit betreffen. Sie können heftige Schmerzen und Unbehagen verursachen, was oft dazu führt, dass Menschen Behandlungen suchen, einschliesslich Operationen. Aber herauszufinden, ob eine Operation jedem Patienten helfen wird, ist nicht einfach. In diesem Artikel wird ein neues Tool vorgestellt, das traditionelle östliche Medizin mit modernen Machine-Learning-Techniken kombiniert, um besser vorherzusagen, wie gut Patienten nach einer Lenden-Wirbelsäulen-Operation abschneiden werden.

#Das Problem von Rückenschmerzen und Ischias

LBP bezieht sich auf Schmerzen, die unter den Rippen und über dem Gesäss liegen. Es ist extrem verbreitet und betrifft etwa 60-80% der Menschen irgendwann in ihrem Leben. Ischias hingegen tritt auf, wenn die Nervenwurzel gereizt ist, was Symptome wie Schmerzen und Taubheit verursacht, die bis ins Bein ausstrahlen. Die Ursachen beider Zustände hängen oft mit Problemen mit der Wirbelsäule zusammen.

Patienten versuchen normalerweise zuerst nicht-chirurgische Methoden wie Physiotherapie und Medikamente. In einigen Fällen, wenn diese Behandlungen keinen Linderung bringen, wird eine Operation in Betracht gezogen. Der Erfolg von Operationen kann jedoch variieren, und viele Patienten erreichen nicht die gewünschte Schmerzlinderung, was zu einem Zustand führt, der als fehlgeschlagene Wirbelsäulenoperation bezeichnet wird.

#Aktuelle Methoden zur Bewertung des Operationserfolgs

Ärzte haben verschiedene Wege vorgeschlagen, um zu beurteilen, wie gut eine Operation für einen Patienten funktionieren könnte. Einige Methoden betrachten die Schmerzlevel und die Funktion vor der Operation. Aber diese Ansätze sind nicht immer effektiv oder weit verbreitet. Zuverlässigere Bewertungen könnten helfen zu entscheiden, wer von einer Operation profitieren könnte.

#Die Rolle des Machine Learning

Machine Learning ist eine Technologie, die Computer-Algorithmen nutzt, um aus Daten zu lernen. Diese Methode wurde in vielen Bereichen angewendet, einschliesslich der Medizin. In dieser Studie wollten die Forscher ein präoperatives Bewertungswerkzeug entwickeln, das Machine Learning nutzt, um die chirurgischen Ergebnisse für Patienten mit LBP und Ischias besser vorherzusagen.

#Verbindung von östlicher Medizin mit Machine Learning

Dieses neue Bewertungswerkzeug schöpft aus traditionellen östlichen medizinischen Praktiken und Machine-Learning-Techniken. In der östlichen Medizin liegt ein grosser Fokus auf dem Ausbalancieren der Energie des Körpers, was sich in Konzepten wie Yin und Yang widerspiegelt. Die Forscher integrierten diese Ideen in ihr Modell zusammen mit standardisierten medizinischen Bewertungen und Machine Learning.

Die Studie umfasste Patienten, die sich einer Lenden-Wirbelsäulen-Operation unterzogen. Die Forscher sammelten verschiedene Datentypen vor der Operation, einschliesslich standardisierter medizinischer Bewertungen, Bewertungen der Körperkonstitution aus der östlichen Medizin und sogar Aufnahmen, wie Patienten verschiedene Vokale aussprechen. Ziel war es, herauszufinden, wie diese unterschiedlichen Informationen kombiniert werden könnten, um die Vorhersagen über die Ergebnisse nach der Operation zu verbessern.

#Patientenrekrutierung und Bewertung

Um dieses Tool zu erstellen, rekrutierten die Forscher zwischen 2020 und 2022 105 Patienten. Zu den Kandidaten gehörten Personen über 12 Jahren, die mit LBP oder Ischias diagnostiziert wurden und eine Operation in Betracht zogen. Die Patienten wurden mit drei Hauptmethoden bewertet: standardisierte medizinische Bewertungen, Bewertungen der Körperkonstitution aus der traditionellen chinesischen Medizin und Aufnahmen der Vokalaussprache.

Diese Bewertungen lieferten reichhaltige Daten für die Studie. Die demografischen Details, Schmerzlevel und Genesungsaussichten jedes Patienten wurden aufgezeichnet, um ein umfassendes Profil zu erstellen.

#Arten von verwendeten Bewertungen

1. Standardisierte medizinische Bewertungen: Dazu gehörten gängige Tests wie die Visuelle Analogskala (VAS) für Schmerzen, den EuroQol Five Dimensions (EQ-5D) für die Lebensqualität und den Oswestry Disability Index (ODI) für den Grad der Behinderung. Auch die Klassifikation der American Society of Anesthesiologists (ASA) wurde verwendet, um das chirurgische Risiko zu bewerten.

2. Bewertung der traditionellen chinesischen Medizin: Dies beinhaltete die Bewertung des Energiehaushalts der Patienten basierend auf ihrer Körperkonstitution. Ein Fragebogen wurde genutzt, um zu prüfen, ob ein Patient Ungleichgewichte wie Yin-Mangel oder Yang-Mangel hatte.

3. Aufnahmen der Vokalaussprache: Die Patienten wurden aufgezeichnet, während sie fünf Vokale aussprachen, um mögliche Zusammenhänge zwischen ihrer Stimme und ihrer allgemeinen Gesundheit zu untersuchen. Diese Methode spiegelt die Idee in der östlichen Medizin wider, dass Sprachmuster auf zugrunde liegende Gesundheitsprobleme hinweisen können.

#Bestimmung der Prognose

Um die Prognose oder den wahrscheinlichen Ausgang der Operation zu bestimmen, kategorisierten die Forscher die Patienten basierend auf ihren Bewertungsergebnissen. Sie betrachteten mehrere Faktoren, wie Schmerzlevel und Genesungsergebnisse, um die Patienten als mit einer wünschenswerten oder unerwünschten Prognose einzustufen.

#Entwicklung des Tools

Die Forscher konzentrierten sich darauf, Daten aus verschiedenen Bewertungen zu kombinieren, um die Vorhersagekraft zu verbessern. Sie verwendeten Machine-Learning-Modelle, um die Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die darauf hinweisen könnten, wie gut ein Patient nach der Operation abschneiden würde.

#Arten von Datenfusion-Strategien

1. Frühe Fusion: Diese Methode kombiniert verschiedene Datentypen in einen einzigen Merkmalsatz, bevor sie analysiert werden. Dieser Ansatz hilft, die Beziehungen zwischen den Daten früher im Prozess zu erfassen.

2. Gemeinsame Fusion: Hier werden die Bewertungen zuerst separat verarbeitet und dann ihre Ergebnisse zur weiteren Analyse kombiniert. Diese Strategie ermöglicht es, jeden Datentyp optimal zu verarbeiten, bevor sie zusammengeführt werden.

3. Späte Fusion: Diese Strategie beinhaltet die Kombination der Ergebnisse verschiedener Modelle, nachdem sie Vorhersagen getroffen haben. Diese Methode ist einfacher und hilft, die Modellgestaltung nicht zu überkomplizieren.

#Ergebnisse und Erkenntnisse

Die Forschung ergab, dass die Kombination von standardisierten medizinischen Bewertungen, Bewertungen der Körperkonstitution und chirurgischen Plänen die beste Vorhersageleistung erbrachte. Die Studie erreichte eine Genauigkeitsrate von 81% bei der Vorhersage von Operationsergebnissen und zeigt vielversprechende Ansätze für das neue Tool in der klinischen Praxis.

#Vorteile des neuen Tools

Das aus dieser Studie entwickelte Tool ist leicht und einfach in der Allgemeinmedizin umzusetzen. Es basiert hauptsächlich auf bestehenden Fragebögen und Bewertungen, mit denen viele Gesundheitsdienstleister bereits vertraut sind. Durch die Integration mehrerer Datenquellen bietet das Tool eine umfassendere Sicht auf das Genesungspotenzial eines Patienten, was letztendlich zu besser informierten chirurgischen Entscheidungen führt.

#Auswirkungen auf die medizinische Praxis

Mit diesem innovativen Tool können medizinische Fachkräfte tiefere Einblicke in die Prognosen der Patienten vor der Operation gewinnen. Das könnte zu besseren Behandlungsergebnissen und individuelleren Behandlungsplänen führen und möglicherweise die Anzahl gescheiterter chirurgischer Fälle reduzieren.

#Fazit

Die Kombination traditioneller östlicher Medizin mit modernen Machine-Learning-Techniken bietet einen vielversprechenden Ansatz zur Bewertung der Operationsergebnisse bei Patienten mit Rückenschmerzen und Ischias. Das entwickelte präoperative Bewertungswerkzeug zeigt Potenzial, Gesundheitsdienstleistern zu helfen, genauere Vorhersagen über den Operationserfolg zu treffen, was letztendlich der Patientenversorgung zugutekommt. Während die Forschung fortschreitet, könnte die weitere Validierung dieses Tools den Weg für eine breitere Anwendung in klinischen Einrichtungen ebnen.