Medizin
Schwangerschaftsdiabetes mit Patientendaten vorhersagen
Dienstag, 14. Januar 2020
Rehovot – Mithilfe von Daten aus elektronischen Gesundheitsakten hat ein Forscherteam aus Israel ein Screening zur Früherkennung von Schwangerschaftsdiabetes (GDM) entwickelt. Diese könnte dazu beitragen, die Krankheit früher zu erkennen und somit auch besser zu behandeln. Die Ergebnisse wurden in Nature Medicine publiziert (2020; DOI: 10.1038/s41591-019-0724-8).
Für die Entwicklung und Validierung des Screenings verwendeten die Forscher retrospektive Gesundheitsdaten von 368.351 Frauen, die zwischen 2010 und 2017 in Israel entbunden hatten (588.622 Schwangerschaften). Basis der neuen Methode waren sowohl die Ergebnisse der 2 Glukosetests, die standardmäßig zwischen der 24. und 28. Schwangerschaftswoche zur Erkennung von GDM durchgeführt werden, als auch die zu verschiedenen Zeitpunkten der Schwangerschaft verfügbaren Daten von Labortests, Arztdiagnosen, Körpermaßen und Medikationen.
Indem sie Zusammenhänge von 2.355 Patientenmerkmalen mit dem Auftreten von GDM in der Schwangerschaft untersuchten, entwickelten sie mithilfe eines maschinellen Lernansatzes 2 Modelle zur Vorhersage von GDM. Das eine Modell nutzte dafür die Gesamtheit aller Patientendaten. Das 2. bestand aus einem vereinfachten Fragebogen, der sich auf die Abfrage der 9 als am einflussreichsten identifizierten Risikofaktoren beschränkte (siehe Kasten).
Viele der identifizierten Parameter mit hoher Vorhersagekraft würden auf vorangegangenen Laboruntersuchungen beruhen – etwa dem HbA1c-Wert, Cholesterin- und Blutzuckerwerte in früheren Schwangerschaften – oder Diagnosen, die bei früheren Arztbesuchen gestellt wurden (polyzystisches Ovar-Syndrom, Prädiabetes, Herzerkrankungen), erklärt Christoph Bührer, Direktor der Klinik für Neonatologie, Charité, Berlin. „Demgegenüber spielen Alter, Gewicht, Größe und Verwandte mit Diabetes eine kleinere Rolle“, so der Leitlinien-Beauftragte der Gesellschaft für Neonatologie und pädiatrische Intensivmedizin (GNPI).
Vereinfachter GDM-Fragebogen
- Wie lautet Ihr Geburtsdatum?
- Was sind Ihr Gewicht und Ihre Größe?
- Wie viele Verwandte ersten Grades haben Sie, die Diabetes haben?
- Hat Ihnen ein Arzt jemals gesagt, dass Sie
(a) einen hohen Cholesterinspiegel (b) eine Fehlgeburt (c) polyzystisches Ovar-Syndrom (d) Prä-Diabetes (e) Herzkrankheit (f) GDM (g) Hoher Blutdruck
hatten? - Wurde bereits ein HbA1c-Test durchgeführt? Falls ja, was war der höchste erfasste Wert?
- Haben Sie schon einmal entbunden? Falls ja... Wie oft haben Sie schon entbunden?
- Wurde während Ihrer vorherigen Schwangerschaft ein GCT oder oGTT durchgeführt?
Falls ja... Was waren die Ergebnisse?
Hohe Vorhersagekraft für beide Modelle
Beide Modelle testeten die Wissenschaftler aus Israel an einer Validierungsgruppe. Für das umfangreichere Modell stellten sie bereits zu Beginn der Schwangerschaft eine relativ hohe Vorhersagekraft fest: Area under the curve (auROC) = 0,85. Das einfachere 9-Fragen-Modell erreichte eine nur leicht reduzierte Genauigkeit: auROC = 0,80. Der Basiswert zur Risikodifferenzierung zwischen Menschen mit und ohne GDM lag darunter (auROC = 0,68). ROC-Kurven, deren AUC-Werte bei 0,5 liegen, zeigen die geringsten Unterschiede.
Die Autoren sind überzeugt: Auch wenn die Nutzung der gesamten elektronischen Patientenakte das höchste Vorhersagepotenzial besaß, könnte der Fragebogen eine Grundlage für Selbsttests per Internet oder Smartphone-Apps bieten. Die beiden Modelle könnten zudem eine Frühintervention bei Frauen mit hohem Risiko ermöglichen, sowie einen kostengünstigen Screeningansatz, um Frauen mit geringem Risiko zu identifizieren.
Der reale klinische Nutzen müsse aber noch in prospektiven Studien beurteilt werden.
Übertragbarkeit in andere Länder
Eine Vergleichbarkeit des israelischen Modells sei für mitteleuropäische Länder gegeben, sagt Bührer. Die einzige frühe Intervention zur Senkung der Schwangerschaftsdiabetesrate, die in mehreren Studien aus Italien untersucht wurde, bestünde jedoch in der Gabe von Myo-Inositol als Nahrungsergänzung. „Diese relativ einfache und preisgünstige Vorgehensweise, die sich außerhalb Italiens nicht durchgesetzt hat, ließe sich durch die bessere Eingrenzung von Risikoschwangeren anderswo mit geringerem Aufwand in weiteren Studien testen.“
Es ist also davon auszugehen, dass die Vorhersagekraft der in der Arbeit präsentierten Modelle in einer deutschen Population anders und wahrscheinlich geringer sein wird. Andreas Fritsche, Universitätsklinikum Tübingen
Andreas Fritsche, Diabetologe und Professor für Ernährungsmedizin und Prävention, Universitätsklinikum Tübingen schätzt die Übertragbarkeit in andere Länder wie Deutschland, Österreich oder die Schweiz hingegen als reduziert ein. Denn in Israel wäre GDM seltener als beispielsweise in Deutschland. „Zudem wird in Israel ein anderes Screeningsystem durchgeführt – ein 50 Gramm Zucker-Suchtest und ein 100 Gramm oraler Glukosetoleranztest (in Deutschland 75 Gramm oraler Glukosetoleranztest). Es ist also davon auszugehen, dass die Vorhersagekraft der in der Arbeit präsentierten Modelle in einer deutschen Population anders und wahrscheinlich geringer sein wird.“
Den vereinfachten Fragebogen hält Fritsche aber auch für ein Screening in Mitteleuropa für „sehr interessant“. Denn eine Behandlung in der Frühschwangerschaft oder gar vor der Zeugung, und zwar von Mutter und auch Vater, könne die epigenetische Übertragung der Veranlagung für Übergewicht und Diabetes auf das Kind verhindern, so der Diabetologe aus Tübingen. „Es kristallisiert sich immer mehr heraus, dass man mit diätetischen Maßnahmen oder gar einer Insulintherapie nach GDM-Diagnose zu spät kommt, um insbesondere das Risiko für die Kinder zu reduzieren, in ihrem späteren Leben Diabetes zu entwickeln.“ © gie/aerzteblatt.de
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@dmtgsfafamd
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

Schwangerschafts-Diabetes - HbA1c-Kontrollen!
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

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