Identifizierung von Osteoporose-Behandlungen mithilfe von maschinellem Lernen (OPTIMAL)

Die OPTIMAL-Studie ist eine Machbarkeits-Pilotstudie für ein verbessertes Screening-Verfahren unter Verwendung eines Tools, das mithilfe von maschinellem Lernen entwickelt wurde. Dieses Tool wurde von Lenus Health Ltd unter Verwendung anonymisierter Gesundheitsdaten von NHS GG&C von Patienten zwischen 50 und 80 Jahren (Stand: 1. Januar 2010) erstellt.

Die Validierungskohorte wird alle Patienten in GG&C zwischen 50 und 80 Jahren ab dem 1. Januar 2022 umfassen, von denen nicht bekannt ist, dass sie eine Osteoporose-Diagnose haben.

Nanox (israelisches KI-Unternehmen) wird seine bestehende Plattform nutzen, um nicht identifizierte CT-Scans der 5000 Patienten zu analysieren, die als das höchste Risiko in dieser Population identifiziert wurden, um eine Wirbelfraktur zu bewerten, die als Parameter bei der Risikobewertung für Osteoporose verwendet wird. Aufgrund technischer Einschränkungen kann nur eine Auswahl von Patienten ihre Bildgebung von der Nanox-Plattform beurteilen lassen. Die 5000 Patienten mit dem höchsten Risiko werden erneut identifiziert, damit ihre Bilder extrahiert und für die Analyse anonymisiert werden können. Wir gehen davon aus, dass etwa 30 % dieser Patienten über eine verfügbare Bildgebung verfügen werden. Identifizierbare Daten verbleiben in der GG&C-Cloud.

Die Studie wird die Software verwenden, um innerhalb einer Kohorte von Patienten im Alter von 50 bis 80 Jahren ohne Osteoporose-Diagnose nach Patienten mit hohem Risiko zu suchen. DXA-Scannen wird als Grundwahrheit verwendet. Die Patienten werden im Rahmen der Studie einem DXA-Scanning unterzogen.

Es wird eine klinische Überprüfung geben, um Patienten auszuschließen, die für die Studie als ungeeignet erachtet werden, z. B. Menschen, die sich dem Lebensende nähern oder nicht in der Lage sind, ihre Einwilligung zu geben. Der Grund für den Ausschluss wird aufgezeichnet, um eine Überprüfung und Bewertung auf Voreingenommenheit bei der Auswahl zu ermöglichen.

Patienten, beginnend mit den Patienten mit dem höchsten Risiko, werden dann vom Fracture Liaison Service kontaktiert, bis 250 rekrutiert wurden. Diese Zahl wurde auf der Grundlage von Leistungsberechnungen erreicht, um sicherzustellen, dass diese Studie das OPTIMAL-Tool effektiv mit FRAX vergleichen kann. Dieser Kontakt erfolgt in Form eines Schreibens des Verbindungsteams für Frakturen und wird mit einem Patienteninformationsblatt und einer Einverständniserklärung geliefert. Diese Formulare wurden mit dem Input einer Patientenerfahrungsgruppe erstellt.

Der Teilnehmer wird, sofern er der Teilnahme zustimmt, zu einem einmaligen Klinikbesuch im Queen Elizabeth University Hospital eingeladen.

Bei diesem Besuch wird ein Arzt den Patienten untersuchen und Fragen zu seiner Gesundheit stellen. Es werden Blutuntersuchungen durchgeführt, die für Osteoporose und den allgemeinen Gesundheitszustand relevant sind. Sie werden auch einen DXA-Scan haben, um zu bestätigen, ob sie Osteoporose haben oder nicht. Zu Vergleichszwecken wird ein FRAX-Score generiert.

Nach Abschluss der Datenbereinigung werden am Ende der Studie alle Daten an die sicheren Server der University of Strathclyde zur Analyse durch Dr. Conor McKeag übertragen, unter der Aufsicht von Dr. David Young, um die Wirksamkeit und Genauigkeit des OPTIMAL-Tools zu bewerten. Dies wird mit FRAX verglichen, dem aktuellen Standard zur Risikovorhersage bei Osteoporose.