Neues Projekt AIR_PTE entwickelt KI-Methoden zur Prognose von Behandlungserfolgen
Mit AIR_PTE ist im Programm Smarte Datenwirtschaft im September ein deutsch-kanadisches Technologieprojekt gestartet: Es entwickelt Methoden der künstlichen Intelligenz, um die Wirkung von Behandlungsoptionen unter Berücksichtigung individueller Gesundheitsrisiken zu prognostizieren.
Das Voranschreiten der medizinischen Forschung führt dazu, dass für eine Erkrankung immer mehr Behandlungsoptionen zu Verfügung stehen. Diese positive Entwicklung stellt Medizinerinnen und Mediziner in der Praxis jedoch vor die schwierige Aufgabe, in jedem individuellen Fall die beste Option auszuwählen. Denn die Wirkung einer Behandlung ist abhängig von verschiedenen Faktoren wie Vorerkrankungen und individuellen biografischen Daten. Ein und dieselbe Behandlung kann also zur Genesung des einen Patienten beitragen, bei einer anderen Patientin jedoch wirkungslos sein oder sogar unerwünschte Nebenwirkungen hervorrufen.
Wenn heute eine Therapieentscheidung getroffen wird, geschieht dies in der Regel auf Grund von Studienergebnissen, die aber in der Praxis nicht immer auf die zu behandelnden Patienten zutreffen, weil vielleicht nur eine bestimmte Altersgruppe oder eine bestimmte Vorgeschichte Bestandteil der Studie war. Dann fehlt die Evidenz, wie der empirisch erbrachte Erfolgsnachweis in der Medizin genannt wird.
Auf Basis von Abrechnungsdaten der gesetzlichen Krankenversicherungen in Deutschland und Kanada und auf Grundlage der vielfältigen Therapieoptionen für venöse Thromboembolien entwickelt das Projekt AIR_PTE Methoden der Künstlichen Intelligenz, um neue Evidenzen auch für andere Krankheitsbilder zu schaffen. Aus den Abrechnungen lassen sich Rückschlüsse auf Krankheitsverläufe, zeitliche Muster und Behandlungspfade ziehen – und das sind die Informationen, aus denen durch KI-Anwendungen neue Evidenzen abgeleitet werden können.
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