Um Seltene Krankheiten Bei Kindern Zu Diagnostizieren, Hilft KI Der Universität Toronto Ärzten Bei Der Anpassung Von Behandlungsplänen

von Super Neuro


Szenenbeschreibung:Bei der juvenilen idiopathischen Arthritis, einer seltenen Erkrankung, die nur bei Kindern auftritt, konnten Forscher der Universität Toronto mithilfe von maschinellem Lernen mehr als die Hälfte der betroffenen Kinder genau identifizieren und ihnen so bessere Behandlungsmöglichkeiten bieten.


Schlüsselwörter:Maschinelles Lernen, medizinisch unterstützte Diagnose

Arthritis ist eine häufige chronische Erkrankung. Im Durchschnitt leidet einer von fünf bis sechs Menschen an Arthritis. Normalerweise leiden nur ältere Menschen und Menschen mittleren Alters mit einem ungesunden Lebensstil an Arthritis.

Es gibt jedoch eine seltene Art von Arthritis namens juvenile idiopathische Arthritis (JIA), die nur Kinder betrifft.

Bei der JIA handelt es sich um eine Autoimmunerkrankung, das heißt, das Immunsystem greift aufgrund einer Fehleinschätzung eigene Körperbestandteile an. Bei JIA-Patienten entwickelt sich die Krankheit normalerweise vor dem 16. Lebensjahr, wobei die höchste Inzidenz zwischen dem 5. und 7. Lebensjahr auftritt und die meisten Fälle bei Jungen auftreten.

Wenn Kinder krank werden, schwellen ihre Hand- und Kniegelenke an und verbiegen sich, was ihr Wachstum und ihre Entwicklung ernsthaft beeinträchtigt und sogar zu einer hohen Invaliditäts- und Sterblichkeitsrate führt.

Leider ist die Ursache der JIA noch immer unklar und es gibt bisher keine wirksame Behandlungsmethode.

Die Medizin kann es noch nicht lösen, die Informatik soll es versuchen

Bei Arthritis können selbst erfahrene Ärzte Verlauf und Schwere der Erkrankung nicht vorhersagen.

Bei herkömmlichen Behandlungsmöglichkeiten müssen Kinder über einen langen Zeitraum Antibiotika einnehmen, um die Entzündung unter Kontrolle zu halten. Die Medikamente haben jedoch erhebliche Nebenwirkungen und können eine Arzneimittelresistenz verursachen.

Die Kinder nehmen zunächst entzündungshemmende und schmerzstillende Medikamente wie Ibuprofen ein und müssen dann starke Antibiotika, darunter Methotrexat (Chemotherapeutikum), Steroide und andere biologische Wirkstoffe, verwenden, um das Immunsystem zu unterdrücken, das eine falsche Diagnose gestellt hat. Allerdings kann die langfristige Einnahme von Antibiotika auch das Immunsystem schädigen und weitere Komplikationen hervorrufen.

Obwohl JIA eine komplexe Krankheit ist, werden bei manchen PatientenOligoartikuläre JIA: Mit zunehmendem Alter bessern sich die Symptome allmählich oder verschwinden sogar.Dieser Typ macht etwa 50% aller JIA-Patienten aus und sie sind auch die Gruppe mit den meisten Glücksgefühlen.

Allerdings können selbst erfahrene Ärzte das Stadium und den Schweregrad der JIA nicht genau vorhersagen. Daher ist bei diesem Prozess das Problem der Überbehandlung unvermeidlich.

Es ist zu einer wichtigen, aber schwierigen Aufgabe geworden, Kindern mit oligoartikulärer Arthritis, die eine Tendenz zur natürlichen Remission aufweisen, so früh wie möglich ein Ende der übermäßigen Hormonbehandlung zu ermöglichen. Allerdings ist dem maschinellen Lernen vor Kurzem ein Durchbruch gelungen.

Das Versprechen des maschinellen Lernens

Aufgrund der Komplexität der Erkrankung, des Ausmaßes, in dem mehrere Gelenke betroffen sind, der Veränderungen im Laufe der Zeit und der begrenzten Menge verfügbarer Patientendaten muss eine genaue Analyse mit Methoden durchgeführt werden, die den herkömmlichen Modellen überlegen sind.

Einem Forschungsteam der Universität Toronto ist es gelungen, mithilfe maschinellen Lernens gute Empfehlungen für Arztbesuche zu geben. Die Forschungsergebnisse wurden in der Fachzeitschrift PLOS Medicine veröffentlicht.

In der Studie verwendeten sie eine„Mehrschichtige nicht-negative Matrixklassifizierung“Die Technologie des maschinellen Lernens kann die Musterinformationen des Patienten aus den Daten lernen und richtig klassifizieren und bestimmen, welche Kinder an Oligoarthritis leiden und auf natürliche Weise genesen können.

Dazu analysierten sie klinische Daten, die zwischen 2005 und 2010 von allen Kindern erhoben wurden. Dabei wurden alle Kinder ausführlichen körperlichen Untersuchungen unterzogen, die als Grundlage für die Analyse dienten.

Hierzu gehört die Erfassung der Lage schmerzender Gelenke im Körper, auch „bewegliche Gelenke“ genannt, sowie der Zusammenhang zwischen beweglichen Gelenken und Symptomen.

Die Daten umfassen sieben wichtige Gelenkbewegungsmodi:Der Beckenbereich, die Finger, Handgelenke, Zehen, Knie, Knöchel und mehrdeutige Muster wurden analysiert, um Ähnlichkeiten und Unterschiede in diesen verschiedenen Aktivitätsmustern vorherzusagen.

Die Ergebnisse ihrer Forschung zeigten beispielsweise, dass die meisten Kinder vom oligoartikulären Typ waren. Darüber hinaus ist der Krankheitsverlauf bei Kindern mit polyartikulärer Arthritis im Vergleich zu Kindern mit oligoartikulärer Arthritis tatsächlich schwieriger zu kontrollieren und es dauert länger, bis eine Remission eintritt.

Dies steht im völligen Einklang mit den Beobachtungen des Krankenhauses im Laufe der Jahre und das System kann die Arten von JIA-Patienten frühzeitig und präzise unterscheiden. 

Die Forscher meinen jedoch, dass eine bessere Charakterisierung der Gelenkbetroffenheit erforderlich sei, um den Krankheitsverlauf und die Schwere vorherzusagen und eine präzisere Behandlung zu ermöglichen.