Machine Learning in der Gesundheitsversorgung durch Risikomodellierung von Krankheiten

Machine Learning in der Gesundheitsversorgung - eine bahnbrechende Technologie, die Leben rettet

Im Rahmen der Corona-Pandemie hat sich die Entwicklung von Impfstoffen und Medikamenten intensiviert. Dabei stellt sich für Ärzte und die Pharmaindustrie die Herausforderung, innerhalb kürzester Zeit eine aussagekräftige Vorhersage über die Wirkstoffantwort jedes einzelnen Patienten treffen zu können. Fachkräftemangel, globaler Wettbewerb und wirtschaftliche Unsicherheiten verstärken die Not, effizientere Lösungen zu entwickeln. Welche Behandlungsmethode bringt den größten Nutzen für meine individuellen Patienten und Patientinnen – nicht nur hinsichtlich der Immunantwort auf ein Virus, sondern auch bei der Behandlung von Krebszellen oder zur Vorbeugung und Heilung einer Vielzahl von Krankheiten? Inwiefern spielen Faktoren wie Alter, Geschlecht, Vorerkrankungen, medizinische Scores oder sogar Lebensumstände und Umwelteinflüsse eine Rolle? Und ist es angesichts der Fülle an Patientendaten wirklich noch notwendig, teure und langwierige Studien in diesem Umfang durchzuführen? 

Als Data Scientists bei Five1 möchten wir Ihnen dabei helfen, die Interpretation von medizinischen Daten durch automatisierte, prädiktive Machine Learning Modelle im Gesundheitssektor voranzutreiben. Dies ermöglicht es, passende Teilnehmer für Ihre Studie zu finden, elektronische Patientenakten sinnvoller zu strukturieren, Krankheitsverläufe vorherzusagen oder die Entwicklung von Medikamenten zu vereinfachen. Unsere Kunden sind Gesundheitsunternehmen, pharmazeutische Forschungseinrichtungen und Digital-Healthcare-Startups, deren Anwendungen direkt in Krankenhäusern und klinischen Studien zum Einsatz kommen. 

In den folgenden Abschnitten möchten wir Ihnen unser Vorgehen anhand der Risikomodellierung von Krankheiten näher erläutern. 

Risikomodellierung von Krankheiten: Früherkennung

Die Risikomodellierung von Krankheiten gewinnt in der medizinischen Forschung und Praxis zunehmend an Bedeutung. Insbesondere die Früherkennung von Risikofaktoren und Vorstadien von Krankheiten kann einen erheblichen Einfluss auf die Heilungschancen haben. Technischer Fortschritt im Bereich der Früherkennung und Diagnose führt bei chronischen oder fortschreitenden Erkrankungen wie Herz-Kreislauf-, Atemwegs- und vielen anderen Erkrankungen zu einer Verbesserung in der Behandlung. Andererseits können zum Beispiel Vorstadien einer Darm- beziehungsweise Gebärmutterhalskrebserkrankung über viele Jahre hinweg entstehen und zunächst harmlose Gewebeveränderungen sein. Wie kann in so einem Fall das Risiko besser abgeschätzt werden? Geeignete Modelle zur Identifikation von Risikofaktoren und Vorstadien einer Krankheit werden daher immer wichtiger. 

Der Weg zur Diagnose

Eine fundierte Risikoabschätzung erfordert eine umfassende Datenerfassung, einschließlich medizinischer Befunde, Biomarkerdaten (Blut und Urinwerte) sowie Informationen zu Lebensstil, Ernährung und Sportlichkeit. Selbst bei fehlenden Krankheitssymptomen sind Routineuntersuchungen zur Vorsorge empfehlenswert. Bei auftretenden Krankheitssymptomen ist eine schnelle Diagnose im Frühstadium von entscheidender Bedeutung, da eine spätere Diagnose oft eine geringere Heilungschance bedeutet. 

Statistische Instrumente und Techniken, wie das Tyrer-Cuzick-Modell (IBIS) zur Risikostratifizierung von Brustkrebs, haben in den letzten beiden Jahrzehnten in der Medizin an Bedeutung gewonnen. Diese Methoden können jedoch nicht auf die Bedürfnisse des einzelnen Patienten in einem komplexen Umfeld eingehen, sondern lediglich Schätzungen auf Bevölkerungsebene vornehmen. In diesem Zusammenhang sind Machine-Learning-Modelle von besonderem Interesse, da sie in der Lage sind, individuelle Risikofaktoren aus einer Vielzahl von Daten zu ermitteln und personalisierte Vorhersagen zu liefern. Dadurch kann der Klinik- und Studienalltag sowie die Patientenversorgung effizienter gestaltet werden. 

Verbessertes Risikomanagement durch personalisierte Risikovorhersagen

Dank fortschrittlicher Machine-Learning-Technologien können personalisierte Risikovorhersagen auch für asymptomatische Betroffene ermöglicht werden. Dabei werden nicht nur individuelle Risikofaktoren berücksichtigt, sondern auch das molekulare und genetische Profil eines Menschen, das den Krankheitsverlauf bestimmen kann. Neue Datenquellen wie die UK Biobank, CPRD und die Project Baseline Health Study machen viele dieser Faktoren verfügbar. Durch die Vorhersage individueller Risiken können Ärzte und Ärztinnen den Verlauf einer Krankheit besser abschätzen und dadurch eine gezielte, auf den/die Patienten/in angepasste Behandlung planen. Konfidenzintervalle der Vorhersagen stellen dabei sowohl für die zu behandelnden Personen als auch für Ärzte und Ärztinnen einen guten Anhaltspunkt für den Grad ihrer Vertrauenswürdigkeit dar. 

Patienten-spezifische Risikovorhersagen können auch in der Planung klinischer Studien für die Pharmabranche von großem Vorteil sein. Da klinische Studien meist über einen langen Zeitraum geplant und durchgeführt werden, ist es hier besonders relevant, ob einer der teilnehmenden Patienten oder Patientinnen im Verlauf der Studie einen ungewollten Krankheitsphänotyp entwickeln könnte und dadurch die erwartete Wirkstoffwirkung beeinträchtigt wird. Wenn beispielsweise eine Vielzahl an Patienten und Patientinnen mit zu schnellem Krankheitsverlauf an einer klinischen Studie teilnehmen, kann dies zu einer Falschinterpretation der Studie führen und enorme zusätzliche Entwicklungs- und Testkosten für das Unternehmen verursachen. Die Machine-Learning-basierte, personalisierte Risikovorhersage trägt dazu bei, die Teilnehmerauswahl für klinische Studien zu optimieren und dadurch die Genauigkeit und Verlässlichkeit der Ergebnisse zu erhöhen. Dies führt zu einer beschleunigten Entwicklung von Medikamenten und zu einer Reduzierung der Gesamtkosten. 

Machine Learning-basierte Vorhersage zur Verbesserung der Brustkrebsprävention

Brustkrebs ist weltweit die häufigste Krebserkrankung bei Frauen. Die meisten etablierten Risikofaktoren, wie beispielsweise Alter, Familienanamnese, genetische Veranlagung, hormonelle und reproduktive Faktoren sowie die Vorgeschichte einer gutartigen Brusterkrankung, sind für die Primärprävention zur Senkung der Brustkrebsinzidenz und -mortalität nicht geeignet. Die Überlebenschancen von Brustkrebspatientinnen haben sich in den letzten Jahrzehnten nicht nur durch Fortschritte bei den therapeutischen Ansätzen, sondern auch durch eine verbesserte Früherkennung erhöht. 

Obwohl viele statistische Modelle zur Vorhersage des Brustkrebsrisikos bereits verwendet werden, wie das Breast Cancer Risk Assessment Tool (BCRAT, auch als Gail-Modell bezeichnet), das Modell der International Breast Intervention Study (IBIS) und das Modell der Breast and Ovarian Analysis of Disease Incidence and Carrier Estimation Algorithm (BOADICEA-Modell), wurde aufgrund der begrenzten Genauigkeit und Anwendbarkeit kein einheitliches Modell in die klinische Routinepraxis oder in die Screening-Programme aufgenommen.  

Wir bieten in unserem Big Data Science Team auf Ihre Patienten- und Studiendaten trainierte, leistungsfähige Machine-Learning-Modelle an. Dadurch können, zum Beispiel, Frauen mit hohem Brustkrebsrisiko gezielter behandelt und gleichzeitig verfrühte Interventionen bei niedrigem Risiko reduziert werden. Hierbei stehen die Interpretierbarkeit und Vertrauenswürdigkeit der Modelle stets im Vordergrund. Unsere Zielsetzung ist es, die behandelnden Ärzte und Ärztinnen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen und somit das Risikomanagement von Krankheiten zu verbessern. 

Fazit: Machine Learning als effektives Werkzeug in der Patientenversorgung

Machine Learning hat das Potenzial, Risiken in der Bevölkerung aufzudecken und zu analysieren, um diese auf Patientenebene vorherzusagen. Es kann Ärzten und Ärztinnen dabei helfen, datengestützte Richtlinien, Protokolle und Standards für Vorsorgeuntersuchungen zu erstellen und das Design von klinischen Studien zu optimieren. Das Ziel sollte sein, dass jeder Patient überall die bestmögliche Versorgung erhält, die wirksam und zugleich kosteneffizient ist. Machine-Learning-Modelle sind entscheidende Instrumente, mit denen wir dies erreichen können. Durch die Integration von Daten aus einer Vielzahl von Quellen können wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden, die in allen Bereichen des Gesundheitssystems Anwendung finden, von der Bereitstellung von Informationen und Empfehlungen für Ärzte und Ärztinnen und Patienten und Patientinnen bis hin zur Planung und Zuweisung von Ressourcen. 

Die Anwendungen der künstlichen Intelligenz entwickeln sich stets weiter und haben das Potential eine optimale individuelle Patientenversorgung zu gewährleisten, die mit Arbeitsentlastung einhergeht. Unser Team an erfahrenen Data Scientists verfügt über die nötige Expertise, um Sie mit den passenden Machine-Learning-Modellen auszustatten. Wir bieten umfassende Lösungen, die auf Ihre spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen zugeschnitten sind. Machen Sie mit uns den nächsten Schritt und lassen Sie uns gemeinsam die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning im Health Care Bereich diskutieren. 

Wie kann Machine Learning Ihre Arbeit unterstützen? Sprechen Sie uns gerne an, um herauszufinden, wie wir Ihnen helfen können, die besten Ergebnisse zu erzielen.