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Zusammenfassung:Photo by REMKO DE WAAL/ANP/AFP via Getty ImagesForscherinnen und Forscher der US-amerikanischen John
Photo by REMKO DE WAAL/ANP/AFP via Getty Images
Forscherinnen und Forscher der US-amerikanischen Johns Hopkins University haben ein Rechenmodell entwickelt, das voraussagen soll, wie schwer der Krankheitsverlauf nach einer Coronainfektion aussieht.
Das Modell garantiert in der ersten Woche eine Genauigkeit von ungefähr 80 Prozent, berichtet die Fachseite „Medscape.
Ärzte und Krankenhäuser sollen durch den Risikorechner unterstützt werden.
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Die Corona-Infektionszahlen steigen erneut rasant an. Das Robert-Koch-Institut vermeldete zuletzt am Samstag, dem 17. Oktober, einen Rekordwert von mehr als 7.800 Neuinfektionen in Deutschland innerhalb eines Tages. Ein Vorhersagemodell soll nun Ärztinnen und Ärzte bei der Behandlung unterstützen und vorhersagen, bei welchen Patienten ein schwerer Krankheitsverlauf zu erwarten ist, berichtet die Fachseite „Medscape.
Das Modell wurde von einem Forschungsteam um den Mediziner Brian Garibaldi von der Johns Hopkins University entwickelt. Der Risikorechner umfasst 24 unterschiedliche Variablen, die vom Alter des Patienten oder der Patientin bis hin zum Gewicht und den Symptomen reichen.
Die Wahrscheinlichkeit eines schweren Covid-19-Verlaufs kann mit einer Genauigkeit zwischen fünf und 90 Prozent diagnostiziert werden, heißt es. An den ersten beiden Tagen sei eine Diagnose noch zu 85 Prozent genau, im Verlauf der ersten Woche liegt die Genauigkeit bei ungefähr 80 Prozent, berichtet Garibaldi.
Modell soll nicht den Arzt ersetzen
Anhand des Modells könnten die Ärzte Patientinnen und Patienten und deren Angehörige darüber informieren, wie der jeweilige Krankheitsverlauf womöglich aussieht und die Behandlung dementsprechend anpassen. Auch das Gesundheitssystem könnte von dem Modell profitieren, da mit seiner Hilfe Intensivbetten frühzeitig bereitgestellt oder Patienten verlegt werden können.
Das Rechenmodell wurde mithilfe einer sogenannten Analytikplattform entwickelt, in die viele verschiedene Faktoren einflossen: darunter Alter, Begleiterkrankungen, Labor- und demografische Daten, Medikamente und Patientinnen- und Patientenverläufe. Dabei hat das Forschungsteam mehrere Modelle gleichzeitig getestet.
Der Algorithmus ist allerdings noch nicht komplett ausgereift. Es kann daher immer noch zu Fehleinschätzungen kommen. Garibaldi betont, dass das Modell nicht die Expertise eines Arztes oder einer Ärztin ersetzen soll. Es soll lediglich ein Hilfsmittel bei der Behandlung eingesetzt sein und wird weiter von Garibaldi und seinem Team verfeinert, berichtet „Medscape.
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