BOCHUM / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Diagnose von chronischen Rückenschmerzen stellt seit jeher eine komplexe Herausforderung dar. Doch nun könnte ein innovativer Ansatz, der auf Künstlicher Intelligenz basiert, die Art und Weise, wie diese Erkrankung diagnostiziert wird, grundlegend verändern.
Chronische Rückenschmerzen sind weltweit ein weit verbreitetes Gesundheitsproblem, das Millionen von Menschen betrifft. Die Ursachen sind vielfältig und reichen von physischen über psychische bis hin zu sozialen Faktoren, was die Diagnose oft erschwert. Ein Forscherteam unter der Leitung von Prof. Daniel Belavy von der Hochschule Bochum hat nun einen neuen Ansatz entwickelt, der Künstliche Intelligenz nutzt, um die Diagnose zu verbessern.
Der innovative Ansatz basiert auf der Analyse multimodaler Daten, die eine gezieltere und objektivere Diagnostik ermöglichen. Mithilfe eines maschinellen Lernverfahrens wurden verschiedene Diagnosekriterien für Rückenschmerzpatienten miteinander verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass eine Kombination mehrerer diagnostischer Verfahren deutlich effektiver ist als die Anwendung eines einzelnen Instruments.
Besonders hervorzuheben ist, dass eine kleine Auswahl an diagnostischen Instrumenten, wie die Untersuchung der Bandscheibe, der Beweglichkeit von Hüfte und Nacken sowie der psychischen Gesundheit, hilfreicher war als alle 144 getesteten Merkmale zusammen. Diese Erkenntnis könnte die Grundlage für eine personalisierte Diagnostik bilden, die körperliche, psychische und bildgebende Befunde einbezieht.
In der Studie wurden die Daten von 1161 Patientinnen und Patienten ausgewertet, die ein standardisiertes Untersuchungsprogramm durchliefen. Die Kombination aus psychosozialen, klinischen und MRT-Daten führte zu den treffsichersten Diagnosemodellen. Insbesondere die soziale Funktionsfähigkeit und das psychische Wohlbefinden erwiesen sich als besonders aussagekräftig.
Ein maschinelles Lernverfahren namens „Boruta“ konnte die Zahl der genutzten Variablen um 63 Prozent reduzieren, ohne die Modellqualität zu beeinträchtigen. Dies zeigt, dass die Diagnostik nicht nur verbessert, sondern auch effizienter gestaltet werden kann. Der Ansatz fließt bereits in die laufende PREDICT-LBP-Studie der Hochschule Bochum ein.
Langfristig soll dieser Ansatz helfen, verschiedene Gruppen von Rückenschmerzpatienten zu identifizieren und ihre Behandlung gezielter zu planen. Zudem laufen weitere Studien zur Prävention und Therapie chronischer Rückenschmerzen, für die aktuell Teilnehmende gesucht werden. Die Ergebnisse könnten nicht nur die Diagnostik, sondern auch die Therapieentscheidungen maßgeblich beeinflussen.
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