Auswertung mittels maschinellen Lernens liefert erste Ergebnisse
Das Bio2Treat Team des Universitätsklinikums Aachen und der Grünenthal GmbH hat im November 2022 die Aufzeichnung der klinischen Daten erfolgreich abgeschlossen. Somit stehen klinische Daten aus den Visiten und tägliche Messungen aus der PainWatch zur statistischen Auswertung und für Analysen mit Hilfe von Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens bereit.Erste, einfache Vorhersagemodelle wurden nun vom Bio2Treat Team entwickelt. Diese ersten Ergebnisse zeigen, dass eine Vorhersage der Schmerzintensität grundsätzlich möglich ist. Für eine präzise längerfristige Prognose werden jedoch komplexere und personalisierte Modelle benötigt. Mit den nun vorliegenden Arbeiten können nun solche komplexeren Modelle zur Anwendung kommen, die langfristige Zusammenhänge aus Umweltfaktoren für die Vorhersage der Schmerzstärke nutzen können. Hierfür werden jedoch größere Datenmengen für das Training benötigt, um genaue Vorhersagen zu schaffen.Weitere Analysen versprechen interessante Zusammenhänge aufzudecken, die für die Therapie von chronischen Schmerzen nutzbar gemacht werden können.
Schematische Darstellung des maschinellen Lernens
Bildunterschrift: Schematische Darstellung des maschinellen Lernens. Daten aus der klinischen Untersuchung der Probandinnen und Probanden, aus den täglichen Aufzeichnungen der Smartwatch und aus dem digitalen Schmerztagebuch werden genutzt, um ein Computermodel zu schaffen, das eine Vorhersage der zukünftigen Schmerzstärke ermöglicht. Verschiedene Modelle aus dem Bereich des maschinellen Lernens können hierzu genutzt werden. Komplexere Modelle aus dem Bereich Deep Learning können mit Abschluss der Datenerhebung und Verfügbarkeit von größeren Datenmengen ebenfalls in Betracht gezogen werden.