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Quantifizierung des therapeutischen Konflikts bei multimorbiden Patienten
Multimorbidität beschreibt das Vorhandensein mehrerer akuter bzw. chronischer Erkrankungen innerhalb einer Person. Die therapeutische Entscheidungsfindung bei multimorbiden Patienten kann sich als schwierig erweisen. Therapeutische Konflikte können auftreten, wenn die Behandlung einer Erkrankung durch potenziell schädliche Wechselwirkungen (sogenannte «drug-drug und drug-disease interactions») mit einer oder mehreren anderen Erkrankungen oder Medikamenten des Patienten kontraindiziert ist. In diesem Projekt werden Bewertungs- und Visualisierungstechniken entwickelt und geprüft, die dem klinischen Entscheidungsträger dabei helfen können, komplexe Kombinationen potenziell schädlicher Interaktionen zu identifizieren, kritische Bereiche der Patientenbelastung hervorzuheben und Behandlungsoptionen zu priorisieren.
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Multimorbiditätsspezifische Krankheitsbelastung
Multimorbide Fälle können nahezu jede Kombination von Erkrankungen mit jeweils unterschiedlichem Schweregrad aufweisen. Sie können im Behandlungsverlauf (auch innerhalb derselben Kombination von Erkrankungen) eine hohe Variabilität zeigen und hinsichtlich körperlicher und psychischer Gesundheit, persönlicher Unabhängigkeit und Lebensqualität erheblich variieren. Ziel dieses Projektes ist es, die verschiedenen Kombinationen von Erkrankungen zu charakterisieren und diese hinsichtlich gesundheitsbezogener Ergebnisse zu untersuchen. Zu diesem Zweck wenden wir datenwissenschaftliche Methoden wie «machine learning» und «visual analytics» anhand von Gesundheitsdaten an, die während der Gesundheitsversorgung von Krankenhauspatienten gesammelt wurden.
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Identifikation von Markern der Krankheitsbelastung bei Multimorbidität
Die Auswirkungen mehrerer chronischer Krankheiten innerhalb einer Person können sich als Veränderungen in der Struktur und Funktion des Gehirns manifestieren. Das Ziel dieses Projekts ist es, «Knowledge Discovery» Techniken auf EEG-basierten Gehirnbilddaten von Krankenhauspatienten anzuwenden, um verlässliche neuronale Marker der Krankheitsbelastung bei multimorbiden Patienten zu identifizieren. Diese Marker könnten neue Wege zur Beschreibung und Vorhersage von Multimorbidität eröffnen.
Projektstatus: läuft
Kontakt: Dr. Seyed Valizadeh und Dr. Marcus Cheetham