Künstliche Intelligenz und digitale Beratung zur Prädiktion eines spontanen Steinabganges bei Patienten mit Koliken bei Harnleitersteinen (KI.Ste). Im Rahmen der Denkfabrik “Smart Hopital” kooperierten das Klinikum Nürnberg und das Institut für E-Beratung. (gefördert vom Leonardo-Zentrum 2021 bis 2022).
Ziel des Projektes war es, mit Hilfe der Onlineberatung mit integrierter künstlicher Intelligenz vorherzusagen, ob ein Patient mit Harnleiterstein diesen spontan verliert oder ob hierfür ein Eingriff erforderlich ist.
Nieren- und Harnleitersteine sind ein gravierendes Krankheitsbild in der Urologie aufgrund der Schmerzen, die Sie verursachen. Erfahrungsgemäß können ein Großteil der betroffenen Patienten konservativ, das heißt ohne operative Intervention, medikamentös behandelt und ein Spontansteinabgang abgewartet werden, wobei die Steingröße bisher den hauptsächlichen und häufig einzigen Faktor zur Einschätzung der Spontanabgangsfähigkeit darstellt. Die Hypothese hinter dem Projekt KI.Ste war, dass auch andere physische und psychische Faktoren neben der Steingröße (z. B. Schmerzverarbeitungsstrategien oder auch möglicherweise Geschlecht, Körpergewicht und Alter) einen wesentlichen Einfluss auf die Spontanabgangsfähigkeit von Harnleitersteinen haben.
Daher sollte mit Hilfe von Algorithmen, basierend auf der Selbsteinschätzung von Patient*innen, physiologischen und Bildgebenden Daten, untersucht werden, ob aus klinischen und radiologischen Daten die Wahrscheinlichkeit eines spontanen Steinabgangs oder die Wahrscheinlichkeit einer Intervention bestimmt werden kann. Zu diesem Zweck war die Entwicklung einer Internet basierten Follow-up Instrumentes von Vorteil, um außerhalb der Klinik die Symptomatik sowie die Schmerzcharakteristik nachzuverfolgen und Patienten auch online Feed-Back zu geben. Den Patienten wurden damit Gesundheits- und Selbstmanagementkompetenzen vermittelt.
Um teilnehmenden Patient*innen das Ausfüllen von Fragebögen im Rahmen des Studienablaufs zu ermöglichen, wurde die E-Beratungssoftware auf den spezifischen Projektkontext angepasst.
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