Neue Patientensimulation: Echtzeit‑Daten erzeugen präzise Zukunftsprognosen

Simulationen gelten als leistungsstarkes Werkzeug, um Unsicherheiten in der Medizin zu untersuchen. Ihr Potenzial reicht von der individuellen Therapieplanung bis hin zu virtuellen klinischen Studien und verspricht echte Durchbrüche im Gesundheitswesen.

Die Herausforderung besteht darin, Patientenverläufe realistisch abzubilden, da biologische und soziokulturelle Faktoren stark variieren. Forscher haben dieses Problem gelöst, indem sie reale klinische Aufzeichnungen nutzen, um Patientenzeitlinien empirisch zu modellieren. Ein generatives Simulationsmodell, das die Vorgeschichte eines Patienten als Eingabe verwendet, erzeugt detaillierte, glaubwürdige Zukunftsverläufe. Das Modell wurde auf mehr als 200 Millionen klinischen Datensätzen vortrainiert.

Die Ergebnisse sind beeindruckend: Die simulierten Zukunftsverläufe stimmen exakt mit den tatsächlichen Ereignisraten, Laborwerten und zeitlichen Dynamiken überein. Die Schätzung zukünftiger Ereigniswahrscheinlichkeiten zeigt beobachtete zu erwarteten Verhältnisse, die konsequent bei 1,0 liegen – ein Indikator für hohe Genauigkeit über verschiedene Ergebnisse und Zeiträume hinweg. Diese Arbeit verdeutlicht den bislang ungenutzten Wert von Echtzeitdaten in elektronischen Gesundheitsakten und stellt einen skalierbaren Rahmen für die in Silico-Modellierung klinischer Versorgung vor.