Mehr zur Wissenschaft hinter IduScore

Was ist IduScore

 

IduScore ist ein Wellbeing-Tool. Es nutzt maschinelles Lernen, um langfristige Muster in routinemäßig erhobenen Blut- und Lebensstildaten zu erkennen. Er zeigt, wie sich Personen mit ähnlichen Profilen im Laufe der Zeit in einer großen Forschungskohorte entwickelt haben. Er dient nicht der medizinischen Beratung oder Diagnosestellung.

 

 

Woher die Daten stammen

 

Wir haben die Modelle mit Daten der United Kingdom Biobank (UKB) trainiert und evaluiert – einer großen prospektiven Studie in England, Wales und Schottland. Rund 500.000 Teilnehmende wurden zwischen 2006 und 2010 rekrutiert und über verknüpfte Gesundheitsdaten nachbeobachtet. Für diese Demonstration haben wir für respiratorisches Wellbeing eine Nachbeobachtungszeit von ca. 8 Jahren und für kognitives, kardiovaskuläres und renales Wellbeing eine Nachbeobachtungszeit von ca. 10 Jahren verwendet.

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Quelle: https://www.ukbiobank.ac.uk/

 

 

Welche Informationen wir verwenden

 

Als Eingangsdaten dienen Informationen aus der Routineversorgung und der einfachen Anamnese:

 

• Blut- und Urinmessungen

• Lebensstilfaktoren wie Rauchen, körperliche Aktivität, Schlaf, Alkohol

• Grundlegende klinische Faktoren wie Alter, Geschlecht, BMI, ausgewählte Anamnese

 

 

Wie IduScore entstanden ist

 

Wir trainieren mit historischen Daten, bei denen die Ausgangswerte bekannt sind und spätere Krankheitsdiagnosen erfasst wurden. Um zu optimistische Ergebnisse zu vermeiden und die Stabilität der Leistung zu überprüfen, teilen wir die Daten in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze auf. Dies dient der Qualitätskontrolle in der Forschung und ist keine klinische Validierung.

 

 

Was bedeutet „Bevölkerungsprofil“?

 

Für die individuellen Eingaben finden wir in den Trainingsdaten weitgehend ähnliche Profile. Anschließend zeigen wir, wie sich diese Gruppen entwickelt haben, beispielsweise den Prozentsatz derjenigen in jeder Gruppe, bei denen innerhalb von 8–10 Jahren die jeweilige Krankheit diagnostiziert wurde. Es handelt sich hierbei um Gruppenzusammenfassungen zum Bildungsstand, nicht um individuelle Wahrscheinlichkeiten.

 

Wichtige Einschränkungen

 

• Die Teilnehmer der UK Biobank sind überwiegend weißer europäischer Herkunft. Dies schränkt die Generalisierbarkeit der Ergebnisse ein.

• Nachbeobachtungszeit, Kodierung und fehlende Daten können zu Verzerrungen der Schätzungen führen.

• Der Prototyp ist nicht klinisch validiert und ist kein Medizinprodukt.

• Persönliche Gesundheitsentscheidungen sollten in Absprache mit einem Arzt und unter Anwendung der Standardversorgung getroffen werden.