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Jeden Tag werden unzählige Mengen an medizinischen Patientendaten in Krankenhäusern und Arztpraxen digital gespeichert. Für Forschungszwecke werden diese Daten bisher größtenteils nicht verwendet. Ziel dieser Arbeit ist es täglich anfallende anonymisierte Patientendaten, die aus einer Praxis für ganzheitliche Innere Medizin stammen, zu analysieren. Aufgrund mangelnder Kooperation seitens des Anbieters der Praxissoftware konnten die Patientendaten nicht automatisch extrahiert werden. Daher wurde eine Auswahl an Diagnosen und anthropometrischen Parametern manuell in eine Datenbank übertragen. Informationen über die Behandlung wurden dabei nicht berücksichtigt. Data-Mining Verfahren ermöglichen die Forschung auf der Grundlage von alltäglichen Patientendaten. Durch die Anwendung maschinellen Lernens kann Präventionsmedizin und die Überwachung von Behandlungsverläufen unterstützt werden.
Das Potenzial der Analyse dieser sonst weitgehend ungenutzten Daten wird anhand von Untersuchungen zur Komorbidität verdeutlicht. Dabei zeigt sich, dass einerseits das Metabolische Syndrom und dessen Komponenten zusammen mit Krebserkrankungen ein Cluster bilden und andererseits psychosomatische Störungen vermehrt mit Autoimmunerkrankungen der Schilddrüse auftreten. Außerdem wird eine noch nicht schulmedizinisch anerkannte Stoffwechselerkrankung, die Hämopyrrollaktamurie (HPU) untersucht. Diese lässt sich durch eine vermehrte Ausscheidung von Pyrrolen im Urin nachweisen. Bezüglich der Patienten bei denen ein HPU-Test vorliegt, weisen 84 % einen erhöhten Titer auf. Diese Beobachtung steht im Widerspruch zur vorherigen Annahme, dass in etwa 10 % der Bevölkerung von HPU betroffen sind.
Präventives Handeln ermöglicht es Gesundheit zu erhalten. Zu diesem Zweck ist es notwen- dig Krankheiten möglichst früh zu erkennen. In dieser Studie können Entscheidungsbaum-Modelle die Hashimoto Thyreoiditis mit einer Genauigkeit von 87.5 % bei einem Patienten diagnostizieren. Defizite durch die fehlenden Informationen über die medikamentöse Behandlung werden anhand des Modells zur Vorhersage von Hypothyreoiditis (Genauigkeit von 60.9 %) aufgezeigt.
Mit Hilfe von STATIS, das auf einer Erweiterung der Hauptkomponentenanalyse basiert, die es ermöglicht mehrere Tabellen simultan zu vergleichen, wurde der Behandlungsverlauf von 20 Patienten über einen Zeitraum von fünf Jahren überwacht. Anhand von Hypertonie wird gezeigt, dass sich sich die Patenten bezüglich Ihrer Laborwerte voneinander unterscheiden und sich Muster für Krankheiten erkennen lassen.
Diese Arbeit demonstriert den Nutzen, der durch die vermehrte Analyse alltäglicher hochdimensionaler und heterogener Daten erbracht werden kann.