Integrierte Diagnostik zur Früherkennung von Lebererkrankungen (ID LIVER)

Lebererkrankungen sind eine stille Epidemie. Vier von zehn Menschen im Nordwesten haben wahrscheinlich Anzeichen einer Lebererkrankung. Ein kleiner, aber signifikanter Anteil dieser Patienten entwickelt Narben, die zu einer Zirrhose im Endstadium führen. Allzu häufig wird dies in sehr fortgeschrittenen Stadien festgestellt, in denen eine Behandlung den Zustand nicht rückgängig machen kann. Es ist eine der größten gesundheitlichen Herausforderungen im Vereinigten Königreich. Gegenwärtig verwenden Kliniker eine breite Palette von Einzeltests, die individuell Schwierigkeiten haben, Krankheiten und Hochrisikopatienten frühzeitig zu erkennen.

Die Forscher implementieren einen neuen Weg für die Bewertung von Patienten mit anormalen Leberbluttests oder einem hohen Risiko für Lebererkrankungen. Dieser neuartige Weg ermöglicht die Beurteilung von Patienten in Community Liver Assessment Clinics (CLAC) mit der Erwartung, dass nur 20 % der beurteilten Patienten zur weiteren Beurteilung in der Sekundärversorgung gesehen werden müssten. Die Forscher gehen davon aus, dass sie 750 Patienten pro Jahr auf diesem Weg untersuchen werden. Dieser Weg wird eine große Gruppe von Patienten mit Lebererkrankungen zusammenbringen. Als Teil der klinischen Bewertung werden die Prüfärzte Untersuchungen durchführen, um die Krankheit zu diagnostizieren und das Ausmaß zu beurteilen. Dadurch werden wichtige Informationen generiert, die die Ermittler derzeit isoliert verwenden, um die oben genannten Bewertungen vorzunehmen. In dieser Studie möchten die Forscher all diese Daten in einer kuratierten Datenbank zusammenführen. Zu diesem Zweck würden die Prüfärzte allen Patienten, die das CLAC aus klinischen Gründen besuchen, anbieten, sich für die Studie anzumelden. Dies würde eine Datenbank generieren, um alle Daten zusammen mit einigen anderen, nicht-invasiven Tests zu kombinieren, die neben routinemäßigen klinischen Tests durchgeführt werden.

Dieses Projekt wird diesen Mangel an Antworten beheben, indem es sich mit innovativen Unternehmen zusammenschließt, um Software zu entwickeln, die eine breite Palette verschiedener Tests zusammenführt, um einen Algorithmus zur früheren Erkennung von Krankheiten zu erstellen.