Kann Maschinelles Lernen bei der Behandlung von COPD helfen?
Chronisch obstruktive Lungenerkrankung (COPD) ist eine der häufigsten Todesursachen weltweit. Laut der Weltgesundheitsorganisation (WHO) wird COPD bis 2030 die dritthäufigste Todesursache und die siebthäufigste Ursache für Krankheiten sein. Besonders besorgniserregend sind akute Verschlechterungen der COPD (AECOPD), die mit einem schnelleren Rückgang der Lungenfunktion, einer verminderten Lebensqualität und einer höheren Sterblichkeit verbunden sind. Die frühzeitige Erkennung von AECOPD ist entscheidend, um die Behandlung zu verbessern und die Sterblichkeit zu senken. In den letzten Jahren hat sich Maschinelles Lernen (ML) als ein leistungsstarkes Werkzeug in der Vorhersageanalyse erwiesen und bietet neue Möglichkeiten, COPD effektiver zu behandeln.
Dieser Artikel untersucht die Anwendung von ML in der Prävention und Kontrolle von COPD, wobei der Schwerpunkt auf drei Schlüsselaspekten liegt: Bewertung und Klassifizierung von Patienten, Beurteilung der Lungenfunktion und Methoden zur Vorhersage von akuten Verschlechterungen während AECOPD. Darüber hinaus werden die Mängel und Herausforderungen der aktuellen ML-Technologie in der Prävention und Diagnose von COPD analysiert.
Bewertung und Klassifizierung von Patienten
Um Patienten mit potenziell schweren AECOPD besser zu unterscheiden, wurden spezifische Bewertungsskalen entwickelt, die auf groß angelegten klinischen Studien und Analysen basieren. Dazu gehören der COPD and Asthma Physiology Score, der BAP-65-Score und der AECOPD-F-Score. Vergleichende Ergebnisse zeigen, dass ein umfassendes und integriertes Bewertungssystem deutliche Vorteile gegenüber einem einzelnen Bewertungsindex bietet. Ein solches System kann Ärzte besser anleiten, gezielte Behandlungsmaßnahmen zu ergreifen und die Intensität der klinischen Behandlung rechtzeitig anzupassen, wodurch die medizinische Versorgung und die Prognose der Patienten verbessert werden.
Die Bewertung und Einstufung von Patienten mit akuten Verschlechterungen befindet sich noch in der Erprobungsphase und muss mit klinischen objektiven Indikatoren wie Lungenfunktionstests, Begleiterkrankungen und Biomarkern kombiniert werden. Diese Kombination ermöglicht eine genaue phänotypische Klassifizierung, Schweregradbeurteilung und Behandlungsanleitung für Patienten.
Eine Studie von Pikoula et al. zeigte, dass COPD mit verschiedenen Phänotypen, Ursachen und prognostischen Merkmalen auftreten kann. Durch die Clusteranalyse von elektronischen Gesundheitsdaten wurden Patienteneigenschaften in Bezug auf Demografie, Begleiterkrankungen, Sterberisiko und Verschlechterungen identifiziert und charakterisiert. Die Studie zeigte, dass Patienten in fünf Phänotypen eingeteilt werden können, ohne spezielle Tests durchzuführen. Die Grenzen zwischen den Phänotypen sind jedoch nicht klar, und komplexe Patienten können mehreren Phänotypen angehören.
Patienten werden nach ihrem klinischen Erscheinungsbild und dem Krankheitsverlauf klassifiziert, und das probabilistische Modell wird durch potenzielle Kategorieanalysen an einen Datensatz mit mehreren Variablen angepasst. Dieser Ansatz kombiniert unterschiedliche Merkmale von Patienten für die Klassifizierungsvorhersage und bietet wichtige Referenzwerte für eine individuelle Behandlung.
Beurteilung der Lungenfunktion
Wenn die Lungenfunktion unter das Niveau gesunken ist, das Lungenfunktionstests ermöglicht, können Ärzte das genaue Niveau der Lungenfunktion nicht feststellen. Dies ist besonders problematisch bei älteren Patienten, die häufiger AECOPD erleben. Die Verwendung von ML-Algorithmen zur Vorhersage der Lungenfunktion hilft Ärzten bei klinischen Entscheidungen und verbessert die klinische Praxis.
Eine Studie von Chen et al. entwickelte ein Vorhersagemodell basierend auf mehrfacher Ausgabe von Support-Vektor-Regression, das in Kombination mit demografischen und entzündlichen Parametern Lungenfunktionsindizes vorhersagen konnte. Die kleine Stichprobengröße der Studie und die Dominanz von Männern begrenzen jedoch die Vorhersagekraft des Modells für Frauen.
Methoden zur Vorhersage von akuten Verschlechterungen
Die häusliche Fernüberwachung umfasst die Verwendung von elektronischen Geräten und elektronischer Informationstechnologie für den drahtlosen Informationsaustausch, wodurch regelmäßig klinische Daten gesammelt werden können. Telemedizinisch unterstützte chronische Pflegemanagementdienste fördern das Selbstmanagement der Patienten, verbessern die Kontrolle, steigern die Lebensqualität und verhindern Krankenhausaufenthalte.
In einer Studie von Wu et al. wurden zuverlässige Vorhersagen zukünftiger AECOPD-Ereignisse mithilfe von Wearables, häuslichen Luftqualitätssensoren, Smartphone-Apps und überwachten Vorhersagealgorithmen gemacht. Die Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität und die Fläche unter der Receiver-Operating-Characteristic-Kurve des Modells waren größer als 0,9. Aufgrund der Einschränkungen von Luftqualitätssensoren ist der Umfang der Umwelterfassung jedoch auf das Schlafzimmer des Benutzers beschränkt, was die Repräsentativität der Vorhersageergebnisse beeinträchtigt.
Immer mehr smarte Sensortechnologien sind in der Lage, Körperbewegungen kontinuierlich zu verfolgen und die Vitalzeichen der Patienten zu erfassen. Ältere Patienten mit eingeschränkter Mobilität neigen jedoch dazu, Überwachungsgeräte abzulehnen und sich schlecht daran anzupassen, was mehrere Messungen von experimentellen Daten und deren Sortierung erfordert. Darüber hinaus beeinträchtigen die Unzuverlässigkeit der Messungen von physiologischen Daten der Patienten während AECOPD und die gezielte Therapie die Genauigkeit des Algorithmus. Das Selbstmanagement der Patienten kann den natürlichen Verlauf der Verschlechterung stören, was die Beziehung zwischen einigen Anzeichen und der Aufnahme ins Krankenhaus verringert, aber die Beziehung zwischen einigen Komponenten des Algorithmus und den Vorhersageentscheidungen stärkt.
Atemgeräusche und ML
Atemgeräusche sind wichtige Anzeichen der Lunge und enthalten eine Fülle von physiologischen und pathologischen Informationen. Mit traditionellen Stethoskopen ist es schwierig, bestimmte schwache physiologische Schallsignale zu erfassen, und subjektive Erfahrungen können die Diagnoseergebnisse der Ärzte leicht beeinflussen. Die rasche Entwicklung der Elektronik und ML-Algorithmen hat eine bedeutende Rolle bei der Analyse von Atemgeräuschen gespielt, die Ärzte bei der Diagnose von Atemwegserkrankungen unterstützen und den Zustand von COPD-Patienten intelligent erkennen.
Altan et al. entwickelten eine Methode, die sich direkt auf Lungengeräusche konzentriert und 12 verschiedene Lungengeräusche analysiert, die mit unterschiedlichen Schweregraden von COPD verbunden sind. Die Studie bewertete den Schweregrad von COPD unter Verwendung von mehrkanaligen Lungengeräuschen und wandte dreidimensionale Differenzkarten zweiter Ordnung an, um charakteristische Anomalien in Lungengeräuschen zu extrahieren. Ein Deep-Extreme-Learning-Machine-Klassifikator (Deep-ELM) wurde zur Klassifizierung verwendet, um den Schweregrad von COPD vorherzusagen. Das Modell schnitt gut ab, mit Genauigkeit, Sensitivität und Spezifität größer als 0,9.
Diese Studien haben jedoch einige Einschränkungen, hauptsächlich die kleine Stichprobengröße und die monozentrische Natur der Datenerfassung. Die Ablehnung von Auskultationsgeräten durch Patienten, die Unvollständigkeit der Studienmerkmale und die Möglichkeit eines lokalen Optimums stellen ebenfalls Herausforderungen dar. Darüber hinaus kann das Modell als „Black Box“ betrachtet werden, die es dem klinischen Personal nicht erlaubt, die Gründe für das Ergebnis zu verstehen.
Klinische Merkmale und ML
Wenn ein Patient zu krank ist, um Lungenfunktionstests effektiv durchzuführen, muss der Patient anhand klinischer Merkmale bewertet werden. Peng et al. sammelten Krankenakten und wählten 28 Merkmale aus, darunter Vitalzeichen, Krankengeschichte, Begleiterkrankungen und verschiedene Entzündungsindikatoren. Die Leistung des konstruierten C5.0-Modells wurde analysiert und übertraf die der C4.5-, Klassifikations- und Regressionsbaum- und iterativen dichotomen Modelle. Die Studie zeigte, dass der C5.0-Entscheidungsbaumklassifikator am besten abschnitt und Atemwegsärzten half, den Schweregrad von AECOPD bei Patienten frühzeitig schnell zu bewerten. Entzündungsindikatoren wie Interleukine fehlten in der Studie jedoch, da nur eine kleine Anzahl von Patienten die relevanten Tests durchgeführt hatte.
Die oben genannten Studien haben einige Einschränkungen: Klinische Tests, die bei Patienten in verschiedenen Krankenhäusern oder von verschiedenen Ärzten durchgeführt werden, sind nicht einheitlich, und es gibt Unterschiede in der Anzahl und Bedeutung der Merkmale. Einige Indikatoren sind schwer zu quantifizieren, wie Depressionen, Angstzustände und Mobilität. Jedes Studienmodell ist nur für spezifische Patienten geeignet, die bestimmte Kriterien erfüllen, und die Verallgemeinerungsfähigkeit des Modells ist begrenzt.
Brust-Computertomographie und ML
Die Brust-Computertomographie (CT) ist eine fortschrittliche Bildgebungstechnik, die häufig verwendet wird, um Lungenstrukturanomalien sowie den Zustand von COPD zu erkennen. Brust-CT-Ergebnisse liefern jedoch eine große Menge an Bilddaten, aus denen pathophysiologische Unregelmäßigkeiten mit bloßem Auge nicht identifiziert werden können. Dies wirft die Frage auf, ob ML-Algorithmen zur Entscheidungsunterstützung benötigt werden.
ML kann für die automatische Analyse von Lungenfunktionstests und die Differentialdiagnose von COPD verwendet werden. In den letzten Jahren hat insbesondere das schwach überwachte Lernen aufgrund seiner Bequemlichkeit, breiten Abdeckung und guten Anwendungsleistung eine große Entwicklung erfahren und wird in der Brust-CT eingesetzt.
In einer aktuellen prospektiven Studie wurden Support-Vektor-Maschinen und logistische Regressionsalgorithmen verwendet, um Brust-CT-Bilder zu analysieren und die Lungenbelüftungsfunktion bei COPD zu bewerten. Das Bewertungsmodell (quadratische Support-Vektor-Maschine) wurde bei 27 COPD-Patienten anhand von 87 Bildmerkmalen auf Gültigkeit getestet, mit einer Genauigkeit von 88 % und einem AUC-Wert von 0,82. Obwohl diese Ergebnisse ermutigend sind, war die Stichprobengröße klein, und die meisten Patienten hatten mittelschwere bis schwere COPD, was darauf hindeutet, dass Patienten mit leichter COPD in zukünftige Studien einbezogen werden sollten. Ebenso entwickelten Sun et al. schwach überwachte Deep-Learning-Modelle, die CT-Bilddaten für die automatische Erkennung und Stadieneinteilung von spirometrisch definierter COPD in der natürlichen Bevölkerung nutzen.
Diese Studien haben Einschränkungen: Die Verwendung von Deep Learning erfordert hohe Trainingskosten und Speicheranforderungen; eine große Menge an Daten ist erforderlich, um eine stabile Modellleistung zu erreichen; und die „Black Box“-Natur von Deep Learning und sogar ML kann zu unangenehmen Ergebnissen führen.
Gene, Versicherungsdaten, soziale Faktoren und Biomarker
Forscher haben Patienten mit COPD aus mehreren Perspektiven klassifiziert und diagnostiziert, darunter Gene, Versicherungsdaten, soziale Faktoren und Biomarker. In einer Studie von Ma et al. wurden 101 Einzelnukleotid-Polymorphismen (SNPs) durch Mass Array-Analyse bestimmt, und sechs Vorhersagemodelle wurden entwickelt und bewertet, um die Entwicklung von COPD durch die Kombination von SNPs und klinischen Informationen vorherzusagen. Die Modelle zeigten eine gute Leistung bei der COPD-Risikovorhersage und kompensierten den Mangel an Lungenfunktionstests in frühen Krankheitsstadien.
Diese Studien und Vorhersagemodelle unterstützen Ärzte in verschiedenen Aspekten und Graden der Entscheidungsfindung und können wertvolle Gesundheitsressourcen effektiv einsparen. Regierungen sind in der Lage, die benötigte Pflege für COPD-Patienten zu erweitern.
Zukünftige Richtungen
ML-Techniken und sogar Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Medizin sind ein zunehmend wichtiges Thema, obwohl ML derzeit Schwierigkeiten hat, die Verallgemeinerungsfähigkeit sicherzustellen und gültige Informationen für Beziehungen zwischen hochdimensionalen Merkmalen bereitzustellen. In Zukunft werden ML-Modelle und Algorithmen, die mit großen realen Datensätzen sowie kontinuierlich überwachten klinischen Daten validiert und mit Cloud-Plattformen und IoT-Engineering kombiniert werden, die Rechengeschwindigkeit und Datenverarbeitungsfähigkeiten effektiv verbessern. Dies wird Fernanwendungen durchführen, Ärzte bei der Diagnose und Bewertung aus mehreren Perspektiven und Richtungen unterstützen, das Überleben der Patienten verbessern, die Verschwendung von medizinischen Ressourcen reduzieren und möglicherweise das COPD-Management auf ein ganz neues Niveau heben, was COPD-Patienten und Ärzten effektive Hilfe und Rehabilitation bringt.
doi.org/10.1097/CM9.0000000000002247
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