Dissertationen und Habilitationen
2020
- Dissertation
Die Differenzierung von unkomplizierter
und komplizierter Appendizitis im Kindesalter –
Von der Analyse der Routinediagnostik zur Überprüfung
von Computer-Algorithmen
und komplizierter Appendizitis im Kindesalter –
Von der Analyse der Routinediagnostik zur Überprüfung
von Computer-Algorithmen
Minderjahn, Maximiliane
Reismann, Marc
Charité Universitätsmedizin Berlin
Einführung: Die Unterscheidung zwischen komplizierter und unkomplizierter
Appendizitis ist hinsichtlich der Patientenstratifizierung verschiedener therapeutischer
Möglichkeiten entscheidend.
Es wurde zunächst untersucht inwieweit Parameter im Rahmen der Routinediagnostik
aus Labor und Sonografie für die Unterscheidung der Entitäten genutzt werden können.
Anschließend wurden die Werte mittels künstlicher Intelligenz (KI) in einem MehrParameter-Modell kombiniert und anschließend validiert.
Material und Methoden: Die Daten appendektomierter Patienten wurden hinsichtlich
epidemiologischer Parameter, zeitlicher Verläufe, histopathologischer Beurteilung, der
Differentialblutbilder, der CRP-Werte und sonografischer Parameter ausgewertet. Das
Signifikanzniveau lag bei p > 0.01. Die erhobenen Parameter wurden mit Algorithmen
aus dem maschinellen Lernen und der KI analysiert. Die resultierenden BiomarkerSignaturen wurden in einem Validation-Modell getestet.
Ergebnisse: Die Auswertung der Laborwerte über die Zeit ergab insbesondere für CRP
und Leukozyten ein signifikant differenziertes Bild. Die phlegmonöse Entzündung war
durch eine zeitlich stabile Eosinophilie gekennzeichnet (p 6mm eine
Sensitivität von 98% für die Differenzierung der komplizierten Appendizitis, während das
Vorhandensein eines Appendikolithen mit einer Spezifität von 98% assoziiert war.
Hinweisgebend war insbesondere die Einschätzung des Kinderradiologen, ob eine
Perforation vorlag (p 0.001). Die Treffsicherheit der Biomarker-Signatur für die
Diagnose einer Appendizitis betrug 90% (93% Sensitivität, 67% Spezifität), während die
sie für die korrekte Erkennung einer komplizierten Entzündung 70% betrug (76%
Sensitivität, 67% Spezifität). Unsere Biomarker-Signaturen übertrafen damit die
Vorhersagewerte für einzelne Laborwerte.
Schlussfolgerung: In der Analyse der Laborparameter weist darauf hin, dass
unkomplizierte und komplizierte Appendizitis unabhängige pathophysiologische Entitäten
VII
darstellen, auch wenn sich die Parameter klinisch nicht zur Unterscheidung eignen. Die
Sonographie hingegen hat einen großen klinischen Nutzen bei der Unterscheidung der
Entitäten. Durch die Verwendung von Künstlicher Intelligenz in der Diagnostik der AA
ließen sich in unserem Modell 1/3 aller Negativ-Appendektomien vermeiden.
Appendizitis ist hinsichtlich der Patientenstratifizierung verschiedener therapeutischer
Möglichkeiten entscheidend.
Es wurde zunächst untersucht inwieweit Parameter im Rahmen der Routinediagnostik
aus Labor und Sonografie für die Unterscheidung der Entitäten genutzt werden können.
Anschließend wurden die Werte mittels künstlicher Intelligenz (KI) in einem MehrParameter-Modell kombiniert und anschließend validiert.
Material und Methoden: Die Daten appendektomierter Patienten wurden hinsichtlich
epidemiologischer Parameter, zeitlicher Verläufe, histopathologischer Beurteilung, der
Differentialblutbilder, der CRP-Werte und sonografischer Parameter ausgewertet. Das
Signifikanzniveau lag bei p > 0.01. Die erhobenen Parameter wurden mit Algorithmen
aus dem maschinellen Lernen und der KI analysiert. Die resultierenden BiomarkerSignaturen wurden in einem Validation-Modell getestet.
Ergebnisse: Die Auswertung der Laborwerte über die Zeit ergab insbesondere für CRP
und Leukozyten ein signifikant differenziertes Bild. Die phlegmonöse Entzündung war
durch eine zeitlich stabile Eosinophilie gekennzeichnet (p 6mm eine
Sensitivität von 98% für die Differenzierung der komplizierten Appendizitis, während das
Vorhandensein eines Appendikolithen mit einer Spezifität von 98% assoziiert war.
Hinweisgebend war insbesondere die Einschätzung des Kinderradiologen, ob eine
Perforation vorlag (p 0.001). Die Treffsicherheit der Biomarker-Signatur für die
Diagnose einer Appendizitis betrug 90% (93% Sensitivität, 67% Spezifität), während die
sie für die korrekte Erkennung einer komplizierten Entzündung 70% betrug (76%
Sensitivität, 67% Spezifität). Unsere Biomarker-Signaturen übertrafen damit die
Vorhersagewerte für einzelne Laborwerte.
Schlussfolgerung: In der Analyse der Laborparameter weist darauf hin, dass
unkomplizierte und komplizierte Appendizitis unabhängige pathophysiologische Entitäten
VII
darstellen, auch wenn sich die Parameter klinisch nicht zur Unterscheidung eignen. Die
Sonographie hingegen hat einen großen klinischen Nutzen bei der Unterscheidung der
Entitäten. Durch die Verwendung von Künstlicher Intelligenz in der Diagnostik der AA
ließen sich in unserem Modell 1/3 aller Negativ-Appendektomien vermeiden.