Auf maschinellem Lernen basierende Modelle zur Vorhersage von TVT und PTE bei AECOPD-Patienten

Die chronisch obstruktive Lungenerkrankung (COPD) ist eine häufige Erkrankung der Atemwege, die durch anhaltende Atemwegsbeschwerden und irreversible Atemwegseinschränkungen gekennzeichnet ist und die Gesundheit der Menschen ernsthaft gefährdet. Unter akuter Exazerbation einer chronisch obstruktiven Lungenerkrankung (AECOPD) versteht man Personen, deren Zustand sich über den Alltag hinaus kontinuierlich verschlechtert und die ihre Routinemedikation ändern müssen. AECOPD wird in der Regel durch Viren und Bakterien verursacht und die Patienten müssen ins Krankenhaus eingeliefert werden, was eine enorme wirtschaftliche Belastung für die Gesellschaft darstellt. AECOPD-Patienten haben häufig eingeschränkte Aktivitäten. Da eine chronische Hypoxie über einen längeren Zeitraum zu venösen Blutstauungen führt, die Verschlammung zu einem sekundären Anstieg der roten Blutkörperchen und zu einer Hyperkoagulabilität des Blutes führt, besteht bei AECOPD-Patienten ein hohes Risiko für eine Lungenembolie (LE).

Unter pulmonaler Thromboembolie (PTE) versteht man eine Krankheit, die durch eine Verstopfung der Lungenarterie oder ihrer Äste verursacht wird, die durch einen Thrombus aus dem Venensystem oder dem rechten Herzen verursacht wird. Bei AECOPD-Patienten kommt es aufgrund einer langfristigen Hypoxie zu erhöhten Hämoglobinwerten und einer erhöhten Blutviskosität. Gleichzeitig weisen solche Patienten eine verminderte Aktivität, eine venöse Stauung und eine Neigung zu Thrombosen auf. Nachdem der Thrombus abgefallen ist, kann er die Vene hinauf wandern, wodurch eine PTE im rechten Herzen auftritt. PTE ist häufig eine Folge einer tiefen Venenthrombose (TVT). Bei etwa 70 % der Patienten wurde bei der Farbultraschalluntersuchung der unteren Extremitäten eine tiefe Venenthrombose diagnostiziert. SteinPD führte eine Umfrage unter COPD-Patienten und Allgemeinpatienten aus mehreren Krankenhäusern durch. Die Ergebnisse zeigten, dass beim Vergleich erwachsener COPD-Patienten mit Nicht-COPD-Patienten das relative Risiko einer TVT 1,30 betrug, was ein Beweis dafür ist, dass AECOPD eher mit PTE kombiniert wird. AECOPD-Patienten mit PTE weisen Ähnlichkeiten in ihren klinischen Manifestationen auf. Es ist schwierig, die beiden Symptome allein aufgrund der Symptome wie Husten, vermehrte Auswurfproduktion, erhöhte Kurzatmigkeit und Atembeschwerden zu unterscheiden. Es mangelt ihnen an Spezifität und es ist schwierig, sie allein anhand der Symptome zu unterscheiden, was leicht zu einer Fehldiagnose führen kann. Die CT-Lungenangiographie (CTPA) ist der Goldstandard für die Diagnose von PTE, aber aufgrund der hohen Testkosten und der hohen Gerätepreise ist ihre Beliebtheit in Basiskrankenhäusern nicht hoch. Daher ist die Analyse der Risikofaktoren von AECOPD-Patienten mit komplizierter PTE von großer Bedeutung für die Früherkennung von PTE. Obwohl es derzeit Berichte über die Risikofaktoren für gleichzeitiges PTE bei AECOPD-Patienten gibt, gibt es kein spezifisches Vorhersagemodell zur Vorhersage des PTE bei AECOPD-Patienten. In der klinischen Praxis werden für VTE häufig Risikobewertungsinstrumente wie das Caprini-Risikobewertungsmodell und die modifizierte Genfer Skala verwendet, während der Wells-Score der PTE-Diagnose-Likelihood-Score ist. Die Bewertungsindikatoren dieser Tools sind meist klinische Symptome, und Laborindikatoren sind weniger beteiligt. Es ist schwierig, den Zustand des Patienten umfassend wiederzugeben, daher ist die Spezifität von AECOPD-Patienten mit PTE nicht stark.

Das in dieser Studie erstellte Säulendiagrammmodell stellt ein visuelles Vorhersagemodell dar, das für den klinischen Einsatz praktisch ist und eine positive Hilfe bei der Früherkennung von AECOPD-Patienten mit PTE bietet. Darüber hinaus kann das medizinische Personal den Patienten die Berechnungsergebnisse des Säulendiagrammmodells präsentieren und so das Verständnis für die Patienten erleichtern. Es trägt dazu bei, die Früherkennung und Behandlung von AECOPD-Patienten in Kombination mit PTE zu verbessern und dadurch die Prognose zu verbessern.