KI in der personalisierten Medizin: Bessere Risikoerkennung, Prävention und Behandlung der Carotisstenose
Eine Carotisstenose wird durch die Verengung oder Verstopfung der Halsschlagader aufgrund von Plaque-Ablagerungen (Atherosklerose) verursacht. Das aktuelle Screening auf eine asymptomatische Carotisstenose, die Schlaganfallprävention und das Krankheitsmanagement basieren auf dem Leitfaden zur guten Fachlichen Praxis 2017 der Europäischen Gesellschaft für Gefäßchirurgie. Die klinische Entscheidungsfindung ist jedoch durch die Variabilität der Krankheit erschwert, sodass personalisiertere Behandlungen erforderlich sind.
KI-basierte Strategie zur Patientenstratifizierung
Das Hauptziel des EU-finanzierten Projekts TAXINOMISIS besteht darin, ein neuartiges Modell zu erstellen, mit dem Betroffene anhand ihres Risikos kategorisiert werden können, eine Carotisstenose zu entwickeln und zerebrovaskuläre Ereignisse wie Schlaganfall, transitorische ischämische Attacke oder vorübergehenden Sehverlust zu erleiden. Mit dem Modell kann das medizinische Fachpersonal fundiertere Entscheidungen über die Patientenversorgung und -behandlung treffen und so die klinischen Ergebnisse verbessern. „TAXINOMISIS hat einen rationalen neuen Ansatz konzipiert, um die wichtigsten klinischen Lücken zu Carotisstenosen in Bezug auf die Vorhersage des Fortschreitens, die Notwendigkeit der Nachsorge und die Auswahl geeigneter Interventionen zu schließen“, erklärt Projektkoordinator Dimitrios Fotiadis. Das Modell umfasst KI-basierte Module/Komponenten, die klinische Informationen und personalisierte Patientendaten, Plaque- und Hirnbilder sowie Blutflussmuster und neue Biomarker integrieren. Computermodelle und -simulationen sagen stille Hirnläsionen, kardiovaskuläre Ereignisse, die Festigkeit der Ablagerungen sowie die Bildung und Ruptur der Ablagerungen voraus.
Maschinelles Lernen zur Vorhersage von Carotisstenosen
Das TAXINOMISIS-Tool zur Risikostratifizierung dient zur Bewertung des Risikos für eine Carotisstenose bei Einzelpersonen, indem es nicht-bildgebende Daten als Input verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von risikobehafteten Ablagerungen und die potenzielle Entwicklung der Krankheit zu bewerten. Das Tool bietet noch weitere Funktionen: Es verknüpft den Zustand der Karotisarterie mit dem Vorhandensein von Hirnläsionen und prognostiziert das Risiko neuer Hirnläsionen. Darüber hinaus enthält das Tool eine Blutflusskomponente, die zur Vorhersage des Risikos einer Plaque-Progression eingesetzt wird, und wird auch als Modell zur Vorhersage von Ereignissen genutzt. Darüber hinaus kann das Tool das Risiko einer Ruptur der Ablagerungen abschätzen, einem ersten Ereignis in Verbindung mit Blutgerinnseln in den Blutgefäßen. Das Tool schätzt das Risiko einer Ruptur anhand von zwei unterschiedlichen Modelle ab – ein komplexes Modell, das verschiedene Faktoren berücksichtigt, die sowohl mit der Struktur der Arterienwand als auch mit der Zusammensetzung der Ablagerung selbst zusammenhängen, und ein vereinfachtes Modell, das sich nur auf den Innenraum der Arterie, das sogenannte Lumen, konzentriert. So kann das medizinische Fachpersonal je nach den verfügbaren Daten, Ressourcen und dem klinischen Kontext die geeignete Analyseebene wählen. Schließlich nutzt das TAXINOMISIS-Tool zur Risikostratifizierung fortschrittliche KI-Techniken zur Rekonstruktion der 3D-Geometrie von Arterien und zur Charakterisierung von Ablagerungen anhand von Magnetresonanz- und Ultraschall-Bilddaten.
Mehrwert von KI bei der Patientenversorgung
„Wir gehen davon aus, dass sich durch das TAXINOMISIS-Tool zur Risikostratifizierung die Effizienz und Qualität des gesamten Gesundheitssystems zur Behandlung von Carotisstenosen verbessern wird“, erläutert Prof. Fotiadis. Medizinisches Fachpersonal kann das Tool zur Risikostratifizierung auch verwenden, um die grundlegenden Mechanismen der Krankheit zu verstehen, was schließlich zu besseren Behandlungsplänen führen könnte. Mit dem TAXINOMISIS-Tool wird der Diagnoseprozesses beschleunigt und es sind weniger eingreifende Tests und Behandlungen notwendig. Das wird auch zu geringeren Ausgaben im Gesundheitswesen beitragen. Anhand von Rückmeldungen von medizinischem Fachpersonal und Nutzenden sowie von Daten aus klinischen Studien und realen Fällen wird das Team die Algorithmen und Modelle der Plattform weiter verbessern. Gemeinschaftsunternehmen oder Kooperationen mit anderen Organisationen werden entscheidend dazu beitragen, das TAXINOMISIS-Tool in die Gesundheitssysteme zu integrieren oder es mit anderen verfügbaren Tools zu kombinieren. „Wir stellen uns vor, dass das TAXINOMISIS-Tool in die tägliche klinische Praxis integriert wird und die klinische Entscheidungsfindung durch eine genaue Risikostratifizierung verbessert“, schließt Prof. Fotiadis.
Schlüsselbegriffe
TAXINOMISIS, Carotisstenose, KI, künstliche Intelligenz, Hirnläsion, Patientenstratifizierung, Schlaganfall, Biomarker, Blutfluss, Plaqueruptur, Hämodynamik
