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Mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) ein Vorhersagesystem für schwere Verläufe von Covid-19-Erkrankungen entwickeln: Dieser Aufgabe widmete sich seit Anfang 2021 ein Forschungsverbund, in dessen Zentrum das Team um Biomathematiker Prof. Dr. Maik Kschischo vom Remagener RheinAhrCampus der Hochschule Koblenz stand. Jetzt konnte das Forschungsteam das Projekt erfolgreich abschließen und stellte in einer wissenschaftlichen Publikation ein sogenanntes Global-Trigger-Tool mit großer Vorhersagekraft für den Krankheitsverlauf von hospitalisierten Covid-19-Patienten vor.
Nach wie vor sterben in Europa mehr als 10.000 Menschen pro Monat an oder mit Covid-19. „Eine frühe Erkennung schwerer Krankheitsverläufe hat den Vorteil, dass Hochrisikopatienten engmaschiger betreut und genauer untersucht werden können und frühzeitig eine medikamentöse Intervention unternommen werden kann“, heißt es im Projektbericht. Zudem könnten knappe Ressourcen gezielt für die Patienten mit hohen Risiken eingesetzt werden.
Vor diesem Hintergrund entwickelte das Koblenzer Forschungsteam unter Zuhilfenahme von Krankenhausdaten gemeinsam mit dem Kölner Start-Up damedic ein richtungweisendes Software-Tool. Dabei ging es in den ersten Schritten unter anderem um die Verarbeitung anonymisierter, auf das Projektziel zugeschnittener Patientendaten. Ein interdisziplinäres Team aus Medizinern, IT-Fachkräften, Kodierungsfachkräften sowie dem Forschungsteam der Hochschule Koblenz – bestehend aus Prof. Dr. Maik Kschischo, Prof. Dr. Christof Schenkel-Häger, Dr. Jörg Zimmermann, Vanessa Schmitt und Philipp Wendland – befasste sich im engen Austausch intensiv mit der Vorverarbeitung der Daten.
Mithilfe der bereinigten Patientendaten konnte der Forschungsverbund „prädiktive Machine-Learning Modelle für die Vorhersage von Versterben, die Verlegung auf die Intensivstation und die Notwendigkeit für maschinelle Beatmung“ erstellen, heißt es im Projektbericht weiter. In die Modelle flossen unter anderem mit dem Krankheitsverlauf eng verknüpfte Laborwerte, das Alter und das Geschlecht der Patienten als Vorhersage-Variablen ein.
„Alles in allem wurde das Projektziel der Erstellung eines Global-Trigger-Tools für Schwerstschadensereignisse bei hospitalisierten Covid-19-Patienten erreicht“, so das Fazit des Forschungsverbundes. Die Vorhersage-Modelle, ob ein Patient verstirbt, auf die Intensivstation verlegt wird oder eine maschinelle Beatmung notwendig wird, lieferten belastbare Ergebnisse. Dabei zeigte sich auch eine besonders hohe Vorhersagekraft der in das jeweilige Modell eingebundenen Blutwerte.
„Von unseren Erfahrungen mit der Vorbereitung und Analyse von Patientendaten und auch den Erfahrungen mit der Entwicklung von KI-Methoden werden wir auch in mehreren Folgeprojekten profitieren“, blickt Kschischo voraus. Das Forschungsteam möchte künftig seinen Beitrag dazu leisten, mithilfe von KI Vorhersagen zu akutem Nierenversagen und einer Sepsis treffen zu können.
„Dieses Projekt ist ein hervorragendes Beispiel für die interdisziplinäre Zusammenarbeit der Forschungsgruppen an unserer Hochschule und zudem ein herausragendes Beispiel für unsere Forschungsaktivitäten, die sich auf die drängendsten Herausforderungen konzentrieren. Es spiegelt unser Engagement für aktuelle und gesellschaftlich relevante Themen wider," betont Prof. Dr. Antje Liersch, Vizepräsidentin für Forschung der Hochschule Koblenz.
Das Projekt an der Hochschule Koblenz, wo der Cluster „Datengetriebene Systeme“ einen Forschungsschwerpunkt bildet, wurde vom rheinland-pfälzischen Wissenschaftsministerium mit rund 185.000 Euro gefördert. Insgesamt investierte das Wissenschaftsministerium für neun Projekte an den Hochschulen für angewandte Wissenschaften im Land 1,3 Millionen Euro in die Forschung zu Corona und KI. Die wissenschaftliche Publikation „Machine learning models for predicting severe COVID-19 outcomes in hospitals” mit allen Details ist hier abrufbar: https://doi.org/10.1016/j.imu.2023.101188.
Prof. Dr. Maik Kschischo
kschischo@hs-koblenz.de
https://doi.org/10.1016/j.imu.2023.101188
Criteria of this press release:
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Biology, Mathematics, Medicine
transregional, national
Research results, Scientific Publications
German
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