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am Dienstag, 14. Januar 2020 um 18:57

Schwangerschafts-Diabetes - HbA1c-Kontrollen!

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Schwangerschafts­diabetes mit Patientendaten vorhersagen
vom Dienstag, 14. Januar 2020
Schwangerschafts-Diabetes: Mit dem HbA1c sind Ausschluss, Früh-Detektion und Langzeit-Überwachung leicht gemacht.

Bei aller Liebe: "Here we used a machine-learning approach to predict GDM on retrospective data of 588.622 pregnancies in Israel for which comprehensive electronic health records were available" aus "Prediction of gestational diabetes based on nationwide electronic health records" von Nitzan Shalom Artzi et al.
https://www.nature.com/articles/s41591-019-0724-8
bedeutet einen Widerspruch in sich. Eine retrospektive Analyse kann grundsätzlich keinen Vorhersagewert für eine Krankheitsentität darstellen. Dafür sind prospektive, randomisierte Studien erforderlich.

Ein "machine-learning" hat mit künstlicher Intelligenz grundsätzlich nichts zu tun. EDV-Systeme arbeiten mit binären Codes und können nur das "lernen", was ihnen intelligente Menschen eingetrichtert haben. Ein Fragebogen mit
neun Fragen zum GDM-Risiko:
Alter der Schwangeren?
Gewicht und Körpergröße?
Verwandte ersten Grades mit Diabetes?
Hat ein Arzt bei Ihnen diagnostiziert: Dislipidämie? Fehlgeburt? PCOS? Prädiabetes? Herzerkrankung? Gestationsdiabetes? Hypertonie?
Jemals HbA1c bestimmt? Was war der höchste ermittelt Wert?
Gab es frühere Geburten?
Wie viele Geburten?
Wurde ein GCT oder oGTT bei einer früheren Schwangerschaft vorgenommen?
Was waren die Ergebnisse?
ist derart schlicht gestrickt, dass dafür weder natürliche noch künstliche Intelligenz zwingend erforderlich sind.

Das einzeitige Vorgehen mit einem 75-g oGTT in Deutschland, von den Fachgesellschaften für Diabetes und für Geburtshilfe (DDG und DGGG), ist m. E. historisch und überholt. Aber auch die aktueller Evidenz mit Messung von Nüchtern-Blutglukosewerten (Curr Diab Rep. 2017; 17: 115) ist extrem fehleranfällig und ungenau.

Drei HbA1c-Messungen in der 10., in der 20. und in der 30. SSW könnten problemlos in die Schwangeren-Vorsorgeuntersuchungen integriert werden, ergeben objektivierbare Langzeit-Daten und Diagnose-Sicherheit. Dafür braucht es allerdings praktische Intelligenz, Empathie, Mut und gesunden Menschenverstand.

Mf+kG, Dr. med. Thomas G. Schätzler, FAfAM Dortmund
Avatar #648603
am Freitag, 24. Januar 2020 um 01:44

@dmtgsfafamd

Warum kann eine retrospektive Analyse grundsätzlich keinen Vorhersagewert für eine Krankheitsentität darstellen? Warum sind dafür prospektive, randomisierte Studien erforderlich und wie müsste deren Design sein?

Und warum hat „machine learning“ grundsätzlich (?) nichts mit „künstlicher Intelligenz“ zu tun? Welche Definitionen der beiden Begriffe legen Sie zugrunde (Quellen), die diese Behauptung belegen!
(Vgl. https://en.m.wikipedia.org/wiki/Machine_learning: „Machine learning (ML) is ... seen as a subset of artificial intelligence.“)

mfkgnd

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