PRED(i)CKD – Prognostic risk evaluation with data in chronic kidney disease

Projektbeschreibung

In Deutschland sind etwa zehn Prozent der über 40-Jährigen von einer chronischen Nierenerkrankung (CKD) betroffen. Diese führt in der Regel zu einer kontinuierlichen Verschlechterung der Nierenfunktion. In den frühen Stadien der Erkrankung haben die Betroffenen selten Beschwerden, sodass die Erkrankung oft erst spät diagnostiziert wird. Ist die Erkrankung weit fortgeschritten, können die Nieren ihre Arbeit nicht mehr erledigen und die Betroffenen werden dialysepflichtig. Dies bringt eine starke Einschränkung der Lebensqualität sowie jährliche Ausgaben der gesetzlichen Krankenversicherung von etwa 4,73 Milliarden Euro mit sich. Die Möglichkeit, frühzeitige Vorhersagen über die Erkrankung zu treffen, würde eine frühere, zielgerichtete Behandlung und einen weniger schwerwiegenden Krankheitsverlauf ermöglichen.

Das Projekt PRED(i)CKD zielt darauf ab, einen Prognosescore zu entwickeln, mit dem sich aus den Krankenkassendaten Patientinnen und Patienten mit CKD, sowie Folgeereignisse der Erkrankung wie Dialysepflicht oder akutes Nierenversagen ermitteln lassen. Mithilfe von Regressionsmodellen werden anhand der Krankenkassendaten Risikofaktoren identifiziert, die eine Vorhersage verschiedener Folgeereignisse der Erkrankung erlauben, wie beispielsweise Dialyse oder Sterblichkeit. Zudem kommen leistungsstarke KI-basierte Modelle (Transformer) zum Einsatz, um neue Risikofaktoren für die CKD ausfindig zu machen. Die Ergebnisse der Transformer-Modelle werden schließlich mit den Regressionsmodellen zu einem Modell kombiniert, das den Prognosescore ermittelt. Begleitend dazu wird eine Kostenanalyse der Versorgungssituation durchgeführt.

Das Projekt wird für drei Jahre mit insgesamt ca. 1,4 Millionen Euro gefördert.

Ein auf Krankenkassendaten anwendbarer Prognosescore wäre ein einfaches Instrument zur Einstufung von Versicherten mit hohem Risiko für eine CKD. Dadurch könnten die Betroffenen bereits in frühen Phasen der Erkrankung identifiziert und einer passenden, frühzeitigen Behandlung zugeführt werden.

Konsortialpartner

AOK Rheinland/Hamburg – Die Gesundheitskasse, Hochschule Harz, Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, RWI – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung, Universität Heidelberg