Therapieentscheidung bei Bandscheibenvorfällen der Lendenwirbelsäule mit künstlicher Intelligenz
Creators: name: Schmeller, Julia Nadine
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2024

description: Hintergrund und Ziele Für Patienten im Graubereich zwischen konservativer und operativer Behandlung ist die Studienlage nicht eindeutig. Sehr viele Patienten fallen in eben diesen Bereich: Einerseits sind in der Frühphase nach ihrem Bandscheibenvorfall die Beschwerden nicht so stark, dass eine eindeutige OP Indikation vorliegt. Andererseits sind die vorliegenden Beeinträchtigungen zu schwerwiegend, als dass der Erfolg einer konservativen Therapie zuverlässig vorhergesehen werden kann. Unser Ziel ist in diesen Fällen einen frühzeitigen Hinweis auf die richtige Therapiemöglichkeit zu erhalten. Deshalb wurde untersucht, ob Deep Learning Algorithmen helfen können, eine Entscheidung für die erfolgreiche Behandlung frühzeitig zu treffen. Methodik Die Daten von 139 Patienten wurden in einer laufenden Beobachtungsstudie erhoben. Diese wurden genutzt, um ein state-of-the-art Deep learning Algorithmus zu implementieren. Es wurde ein Ansatz von überwachtem Lernen geschaffen. Dabei wurden mehrere Möglichkeiten der Feature Selection getestet, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen. Ziel hierbei war die Vorhersage des ODI in Abhängigkeit der Behandlung im Zeitverlauf. Ein niedriger ODI spricht für einen guten Behandlungserfolg. Ergebnisse und Beobachtungen Unsere Ansätze waren von unterschiedlichem Erfolg. Der Beste mithilfe der K-Best Selektion der Daten performte mit mittleren absoluten Abweichungen von sieben bis zehn für jeden der Untersuchungswerte. Die ausgewählte Behandlungsoption des Testpatienten konnte mit der entsprechend gegensätzlichen verglichen werden. Diskussion und Schlussfolgerung Deep learning kann auch im Bereich der Wirbelsäulenchirurgie verwendet werden, um unnötig lange Schmerzverläufe für zunächst konservativ behandelte Patienten zu vermeiden. Gleichzeitig können überflüssige Operationen vermieden werden. Für die Zukunft bestehen noch ausreichend Möglichkeiten, den Algorithmus mit mehr Informationen zu versorgen, um eine weitere Verbesserung zu erreichen. Durch die Arbeit wurde eine Möglichkeit geschaffen, eine Entscheidung zwischen zwei Behandlungsmethoden besser treffen zu können. Dies kann in Zukunft auch auf andere Felder der Medizin übertragen werden.
description: Purpose For patients in the gray area between conservative and surgical treatment, the study situation is not finally resolved. Many patients fall into this category: On the one hand, in the early phase after their herniated disc, the symptoms are not so severe that there is a clear indication for surgery. On the other hand, the existing impairments are too severe for the success of conservative therapy to be reliably predicted. Our goal in these cases is to obtain an early indication of the best therapy option. Therefore, we investigated whether deep learning algorithms can help to make an early decision for successful treatment. Methods Data from 139 patients were collected in an ongoing observational study. These were used to implement a state-of-the-art deep learning algorithm. An approach of supervised learning was chosen. We tested several possibilities to train a model. The goal was to predict the Oswestry Disability Index (ODI) as a function of treatment over time. A low ODI indicates a good treatment success. Results and Observations Our approaches were of variable success. Our best approach using K-best selection of the data performed with mean absolute error of seven to ten for each of the study values. The selected treatment option of the test patient could be compared with the corresponding opposite one. Discussion and Conclusion Deep learning can also be used in the field of spine surgery to avoid unnecessarily long pain courses for conservatively treated patients. At the same time unnecessary surgeries can be avoided. For the future there are still possibilities to provide our algorithm with more information in order to achieve a further improvement. Our work has created a possibility to make a better decision between two treatment methods. This can be transferred to other fields of medicine in the future.