Record #341193 - GSI Repository

DFG project G:(GEPRIS)526240791

Wirbelsäulenchirugie im Fokus der Künstlichen Intelligenz - Einsatz von Machine Learning Modellen zur Vorhersageoptimierung Individueller Behandlungsstrategien und Outcome bei Degenerativer Spondylolisthese

Coordinator	Dr. Annika Bay
Grant period	2023 - 2025
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)526240791

Note: Im Fokus dieses Forschungsvorhabens steht die Entwicklung von Machine Learning (ML) Algorithmen welche die individuelle Outcomevorhersage ermöglichen und somit die wirbelsäulenchirurgische Entscheidungsfindung unterstützen können. Als Datengrundlage wird eine große, prospektiv gepflegte Datenbank des Hospital of Special Surgery, NY, USA mit 1.083 Datensätzen von Patienten mit symptomatischer, monosegmentaler L4/5 Spondylolisthese nach operativer Dekompression allein oder Dekompression mit Fusion, dienen. ML Algorithmen werden mit Hinblick auf die individuelle Vorhersageoptimierung trainiert. Darüber hinaus streben wir die Entwicklung eines neuartigen Klassifikationssystems für die degenerative Spondylolisthese an, welches auf vorliegenden klinischen Daten und ML-Vorhersagen basiert, um hieraus individualisierte Behandlungsempfehlungen abzuleiten. Mit dem leistungsstärksten Algorithmus erfolgt der Aufbau einer Web-App, welche eine anonyme Eingabe und folglich Outcomevorhersage aus Daten externer Patient:innen unterstützt.Unserer Hypothese nach, können durch die Verwendung von ML-Algorithmen bisher unbekannte Zusammenhänge von patientenspezifischen Schlüsselvariablen identifiziert werden. Die hieraus abgeleiteten auf ML basierenden Algorithmen erlauben die Entwicklung optimierter Vorhersagetools mit dem Ziel die Patient:innen Sicherheit und Versorgung zu optimieren.

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Record created 2023-08-14, last modified 2025-01-25

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