In Deutschland wird die Zahl der infizierten Menschen auf 250.000 geschätzt, viele wissen nichts von ihrer Erkrankung. Das Projekt DETECT der Deutschen Leberstiftung verfolgt mit der Nutzung von neuronalen Netzen einen neuen Ansatz zur Ermittlung von Prädiktoren für das Vorliegen einer chronischen Hepatitis C. Ergebnisse wurden nun veröffentlicht.
In dem Projekt DETECT (PräDiktoren-Ermittlung für unerkannTe HEpatitis C-VirusinfekTionen) konnten Gesundheitsdaten von mehr als 1,8 Millionen Versicherten aus dem Zeitraum von 2009 bis 2014 ausgewertet werden, die von den privaten Krankenversicherungen "Debeka" und "HUK-COBURG" in anonymisierter Form zur Verfügung gestellt wurden. Die zuständige Ethikkommission hat diese Datenauswertung positiv beurteilt. Wissenschaftlicher Projektleiter war Priv. Doz. Dr. Markus Reiser, Chefarzt der Medizinischen Klinik II der Paracelsus-Klinik Marl am Klinikum Vest. Das Datenmanagement wurde von Jürgen Hirsch, Geschäftsführer der Qyte Software & Solutions GmbH geleistet. Finanziell unterstützt wurde das Projekt von der AbbVie Deutschland GmbH & Co.KG, einem Partner der Deutschen Leberstiftung.
Die Krankenversicherungs-Daten wurden mittels einer künstlichen Intelligenz, also einem neuronalen Netzwerk, auf Auffälligkeiten für das Vorliegen einer möglichen Hepatitis C analysiert. Im ersten Schritt wurden die Datensätze der 2.544 bekannten Hepatitis C-Erkrankungen extrahiert und auf versteckte Hinweise auf die Infektion untersucht. Hierzu zählen Diagnosen und Behandlungen von unspezifischen Begleiterscheinungen, die bei einer Hepatitis C häufiger beobachtet werden, allein aber nicht ausreichen, einen begründeten Verdacht zu äußern. Solche Verdachtsmomente können Müdigkeit, Gelenkschmerzen, Schilddrüsenerkrankungen, Depressionen oder Diabetes sein. Ein künstliches neuronales Netz ähnelt einem Gehirn, welches Informationen aufnimmt, bewertet und auf einer dreidimensionalen Karte sortiert. Mit 1,8 Millionen Versicherten und jeweils einer Vielzahl an ambulanten und stationären Diagnosen, Medikamentenverordnungen, Krankentagen und anderen Variablen über einen Zeitraum von sechs Jahren war die Datenmenge extrem groß und für diese Auswertung entsprechend ein künstliches „Hochleistungsgehirn“ erforderlich.
"Den Forschungsansatz finde ich sehr spannend" sagt Projektleiter Priv. Doz. Dr. Markus Reiser, der sich seit mehr als 20 Jahren intensiv mit Hepatitis C beschäftigt. "Viele Betroffene wissen nicht, dass sie mit dem potentiell tödlichen Virus infiziert sind. Die Identifizierung von Prädiktoren, die auf eine Hepatitis C schließen lassen, ist eine wichtiger Beitrag zur Heilung dieser Menschen und auch zur geplanten Elimination der Hepatitis C in Deutschland."
Zentrale Fragestellungen des Forschungsvorhabens waren: Können die bekannten Hepatitis C-Diagnosen mit Hilfe der künstlichen Intelligenz aus dem Gesamt-Datenpool der 1,8 Millionen Versicherten wiedergefunden werden? Und wie viele Versicherte zeigen auffällige Ähnlichkeiten ihrer Gesundheitsdaten im Vergleich zu den Hepatitis C-Erkrankten? Ein besonderes Augenmerk lag dabei auf den im letzten Beobachtungsjahr diagnostizierten HCV-Infektionen, da diese Daten nicht durch die Diagnose beeinflusst sein konnten.
Die umfangreichen und Wochen dauernden Analysen zeigten, dass mit dem neuronalen Netz alle bekannten Hepatitis C-Virusinfektionen wiedergefunden wurden.
MEDICA.de; Quelle: Deutsche Leberstiftung
