Systemmedizin für klinische Entscheidungen bei COPD Patiente
SystemMedicine clinical decision support for COPD patients
ERA-NET: ERA CoSysMed
Wissenschaftsdisziplinen
Informatik (100%)
Keywords
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Systems Medicine,
Clinical Decision Support,
Machine Learning,
COPD
Die chronisch obstruktive Lungenerkrankung (COPD) wird häufig auch als Raucherlunge bezeichnet und verursacht jährlich 3.2 Millionen Todesfälle. Sie ist damit die drittwichtigste Todesursach weltweit. Ihre Bedeutung wird in Zukunft sogar noch zunehmen da die Zahl der Raucher weltweit immer noch wächst, Zudem betrifft COPD in erster Linie die wachsende Gruppe der Senioren. COPD verursacht enorme soziale und wirtschaftliche Kosten durch Tod, gesundheitliche Beeinträchtigung und den daraus folgenden Verlust der volkswirtschaftlichen Produktivität und steigender Gesundheitskosten. Die Diagnose von COPD beruht derzeit auf groben Symptomen wie Atembeschwerden verbunden mit bekannten Verursachern wie Rauchen und einer anschließenden Messung der Lungenfunktion. Leider spricht nur eine kleine Gruppe der auf Grundlage dieser einfachen Charakterisierung behandelten Patienten auf eine Behandlung an. Zudem kann die Behandlung die Krankheit selbst im besten Falle nur verlangsamen, nicht heilen. Wir sind der Überzeugung, dass dieser Behandlungsmisserfolg aus der zu breiten Diagnose entsteht. Statt alle Patienten gleich zu behandeln müsste der bei Einzelnen völlig unterschiedliche Verlauf der Krankheit, ihre komplexen auf Lunge, Immunsystem, Herz und andere Bereiche wirkenden individuellen Auswirkungen und Ursachen sowie die persönlichen Umstände und weiteren Erkrankungen (wie Herzkrankheit, Diabetes) berücksichtigt werden. Die Verbesserung der Diagnose und Klassifikation von COPD ist daher ein dringendes medizinisches und Gesellschaftliches Problem und würde verbesserte, personalisierten Behandlungsmethoden ermöglichen. Allerdings produzieren die zu einer verbesserten Diagnose nötigen ausführlichen Untersuchungen die mit heutigen Methoden möglich sind so große Datenmengen, dass diese nur noch computergestützt im klinischen Alltag anwendbar sind. Um entsprechende Werkzeuge zur Verbesserung der COPD Behandlung zu entwickeln haben wir in diesem interdisziplinären Projekt die nötige Expertise aus den verschiedensten wissenschaftlichen Bereichen, von klinischen Experten über biologische Grundlagenforscher zu Software Entwickler und Mathematikern versammelt. Durch die Einbindung einer Firma aus dem Bereich der Softwareentwicklung und des Maschinenlernen sichern wir zusätzlich die Übertragung der Forschungsergebnisse in ein wirtschaftliches Umfeld. Unser System zur Unterstützung klinischer Alltagsentscheidungen bei der Diagnose und Behandlung von COPD (CDS) wird als Computerprogramm direkt mit den heute bereits an Kliniken und Arztpraxen existierenden Computersystemen verbunden werden. Es wird seine Hinweise aus den Vorhersagen eines Computermodells der COPD Krankheit generieren. Dieses Computermodell wird alle Aspekte der Erkrankung, von der einzelnen Zelle über die Organe bis zur Umwelt, berücksichtigen. Dabei speist sich das Modell aus zwei Quellen: (i) der Analyse der Daten aus zwei ausführlich untersuchten klinischen Studien (COSYCONET, CIRO). Diese bieten einen einzigartigen Erfahrungsschatz aus der Langzeitbeobachtungen von über 6.000 Patienten, Gewerbeproben, Röntgenaufnahmen und Laborwerten. (ii) der mathematischen Modellierung von Krankheitsvorgängen und ihrer wiederholten experimentellen Überprüfung und Verfeinerung. Diese prototypische Demonstration eines sytemmedizinschen Werkzeugs in der klinischen Praxis wird i)Die individuelle Behandlung von COPD Patienten unterstützen ii) Todesfälle und Beeinträchtigung reduzieren und damit die Gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Folgen verringern iii)Neue Erkenntnisse über die Krankheitsmechanismen von COPD liefern
- Viscovery Software - 100%
Research Output
- 71 Zitationen
- 1 Publikationen
- 1 Weitere Förderungen
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2019
Titel Personalized medicine for patients with COPD: where are we? DOI 10.2147/copd.s175706 Typ Journal Article Autor Franssen F Journal International Journal of Chronic Obstructive Pulmonary Disease Seiten 1465-1484 Link Publikation
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2022
Titel PerMed-COPD, Clinical Decision Support for Personalised Medicine in COPD Typ Research grant (including intramural programme) Förderbeginn 2022 Geldgeber German Federal Ministry of Education and Research