Kombiniert werden soll bei der Methode eine verbesserte Erhebung von Schmerzen mit klinischen Daten und Laborwerten. Dazu soll die an der Ostfalia geschaffene Applikation „Pain2D“ weiterentwickelt werden, um die Schmerzintensität und spezifische Schmerzmuster rheumatischer Erkrankungen abbilden zu können. „Mit dieser Kombination der digitalen Schmerzerfassung mit klinischen Daten und Laborwerten schaffen wir ein Alleinstellungsmerkmal gegenüber anderen papierbasierten und auch digitalen Lösungen“, erklärt Ostfalia-Wissenschaftler Dr. Kai Vahldiek, der das Projekt mit dem Namen „LabVal4Pain2D“ leitet. Gefördert wird das Projekt im Programm „Innovation an Fachhochschulen“ vom Land Niedersachsen und der VolkswagenStiftung mit rund 500.000 Euro. Die Projektlaufzeit beträgt drei Jahre.
Klassifikation von Rheumaerkrankungen als Ziel
Im Februar hat das Forschungsteam um Vahldiek die Arbeit offiziell aufgenommen: Im ersten Schritt soll die bestehende Applikation „Pain2D“ zur Erhebung von Schmerzzeichnungen erweitert und dann in einem Kollektiv von Rheumapatientinnen und -patienten evaluiert werden. „Anschließend werden diese Daten mit klinischen Daten und Laborwerten verbunden und durch Clusteranalysen, KI und Maschinelles Lernen verarbeitet“, sagt Vahldiek. Dadurch soll eine Klassifikation von Rheumaerkrankungen erzielt werden, um eine schnellere Diagnosestellung und bessere Patientenversorgung zu unterstützen. „Perspektivisch erhoffen wir uns von diesem Verfahren großes Potenzial, auch bei der Anwendung auf andere, auch seltene Erkrankungen“, so der Ostfalia-Forscher.
Quelle: idw/Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften
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