Ein internationales Forschungsteam unter Leitung der Universität Zürich hat mit einer Big Data-Studie an 420'781 Patientinnen und Patienten in ganz Europa nachgewiesen, dass aktuelle Risikomodelle die Unterbehandlung von Patientinnen mit Herzinfarkt begünstigen. Diese Risikomodelle steuern das derzeitige Patientenmanagement und sind laut einer Medienmitteilung bei Frauen weniger genau.
„Mit Hilfe von Maschinellem Lernen und den grössten Datensätzen in Europa haben wir einen neuartigen Risikoscore entwickelt, der geschlechtsspezifische Unterschiede im Risikoprofil berücksichtigt und die Vorhersage der Sterblichkeit bei Frauen und Männern verbessert“, wird Erstautor Florian A. Wenzl in einer Medienmitteilung zitiert. Er arbeitet in der Gruppe von Studienleiter Thomas F. Lüscher, Professor am UZH-Zentrum für Molekulare Kardiologie in Schlieren.
„Unsere Studie läutet die Ära der Künstlichen Intelligenz in der Behandlung von Herzinfarktpatienten ein“, sagt Wenzl. Was moderne Computeralgorithmen aus grossen Datensätzen lernten, sei der Schlüssel zu individualisierten Behandlungen. „Wir hoffen“, so Prof. Lüscher, „dass der Einsatz der neuen Risikobewertung die derzeitigen Behandlungsstrategien verfeinern, geschlechtsspezifische Ungleichheiten verringern und letztlich das Überleben insbesondere von Frauen mit Herzinfarkt verbessern wird“. mm
