{"id":5824,"date":"2023-09-30T12:19:50","date_gmt":"2023-09-30T12:19:50","guid":{"rendered":"https:\/\/medicalvalues.de\/?p=5824"},"modified":"2024-06-11T22:31:35","modified_gmt":"2024-06-11T22:31:35","slug":"prae-diabetes-im-klinischen-alltag-effektive-frueherkennung-zur-optimierung-der-gesundheitsversorgung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medicalvalues.de\/de\/prae-diabetes-im-klinischen-alltag-effektive-frueherkennung-zur-optimierung-der-gesundheitsversorgung\/","title":{"rendered":"(Pr\u00e4-)Diabetes im klinischen Alltag: Effektive Fr\u00fcherkennung zur Optimierung der Gesundheitsversorgung"},"content":{"rendered":"\t\t
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Mit \u00fcber 90% der F\u00e4lle ist der Diabetes mellitus Typ II am h\u00e4ufigsten. Dieser ist stark mit Adipositas und Fettstoffwechselst\u00f6rungen, aber auch mit einer genetischen Pr\u00e4disposition assoziiert. Der Manifestation der Erkrankung geht der Pr\u00e4diabetes voraus. Nach Zahlen der Klinik f\u00fcr Unfall- und Wiederherstellungschirurgie des Universit\u00e4tsklinikums T\u00fcbingen wird bei nicht weniger als 40-50% der dortigen Patient:innen das Vorstadium des Diabetes diagnostiziert [2<\/a>], was bis zu deren Hospitalisierung meist unentdeckt war. An Pr\u00e4diabetes erkrankte Patient:innen haben bereits einen gest\u00f6rten Blutzuckerstoffwechsel. Des Weiteren besteht, ebenso wie bei Diabetiker:innen, ein erh\u00f6htes Risiko f\u00fcr Frakturen und Infektionen sowie Probleme bei der Heilung von Wunden und Frakturen. Dies f\u00fchrt zu l\u00e4ngeren Krankenhausaufenthalten und einer erh\u00f6hten Sterblichkeitsrate nach Verletzungen.<\/p>

Der positive Punkt ist, dass Pr\u00e4diabetes insbesondere mittels Lifestyle-Ver\u00e4nderungen umkehrbar ist [3<\/a>]. Dies unterstreicht die Notwendigkeit einer m\u00f6glichst effektiven Fr\u00fcherkennung weiter.\u00a0<\/p>

Neue M\u00f6glichkeiten der Fr\u00fcherkennung durch KI<\/h3>

In Kooperation mit der Universit\u00e4t T\u00fcbingen, der Universit\u00e4t Mannheim und Famedly arbeitet\u00a0medicalvalues<\/em> an der Entwicklung eines KI-gest\u00fctztes System zur Fr\u00fcherkennung von (Pr\u00e4-)Diabetes. So sollen Korrelationen und neue molekulare Biomarker identifiziert werden.<\/p>

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Unser hybrider Ansatz integriert modernes maschinelles Lernen, aber auch vorhandenes medizinisches Wissen, OMICS-Daten und aktuelle Studien. Dies erm\u00f6glicht eine bessere Ausgangsbasis f\u00fcr die Fr\u00fcherkennung von (Pr\u00e4-)Diabetes, ohne die Notwendigkeit gro\u00dfer Datenmengen, was einen klaren Vorteil gegen\u00fcber bestehenden Ans\u00e4tzen darstellt.\u00a0<\/p>

Ein Schl\u00fcsselmerkmal des Projekts ist der Knowledge-Graph als KI-Komponente. Er bildet Zusammenh\u00e4nge und medizinische Algorithmen ab. Somit wird gleichzeitig das Einbeziehen von Daten aus verschiedenen Quellen erm\u00f6glicht, wie auch nachvollziehbare Schlussfolgerungen durch die Anschaulichkeit des Graphen. Besonders im medizinischen Bereich sind die Erkl\u00e4rbarkeit und die Nachvollziehbarkeit von durch KI bereitgestellten Informationen essentiell. F\u00fcr eine reibungslose Funktionalit\u00e4t und Integration werden etablierte medizinische Standards wie FHIR, SNOMED, LOINC und RadLex verwendet.\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Diese Ziele m\u00f6chten wir erreichen<\/h3>