Machine Learning in der Lungenfunktionsdiagnostik

Durch die aktuelle Covid-19 Pandemie rückt der Gesundheitszustand der Menschen immer mehr in den Fokus der Gesellschaft.
Da es sich bei Covid-19 um eine Atemwegserkrankung handelt, werden Patientinnen und Patienten, die an einer chronischen obstruktiven Lungenerkrankung, umgangssprachlich Raucherhusten, erkrankt sind, als Risikopatienten eingestuft. Leider ist die Früherkennung der Krankheit im Anfangsstadium selbst für Expertinnen und Experten im Rahmen normaler Routine-Vorsorgeuntersuchungen mit einer verlässlichen Messung der Lungenfunktionswerte nur bedingt möglich, da die Messung stark von der Durchführung und dem Patienten abhängt.

Im Rahmen einer Projektarbeit der FHWS in Kooperation mit der Universität Greifswald und den Unternehmen Lothar Medtec GmbH und Empolis Information Management GmbH wurde untersucht, inwieweit ein Machine Learning Modell bei der Diagnose des Frühstadiums von COPD unterstützen kann. Eine besondere Anforderung war hierbei die Interpretierbarkeit des Modells für die behandelnden Medizinerinnen und Mediziner. Die Studierenden hatten dank der Kooperationen Zugriff auf umfangreiche anonymisierte Daten der SHIP Studie.