COPD: Modelle des maschinellen Lernens zur Einschätzung von Therapieeffekten?

Die Abschätzung kausaler Effekte einer Intervention auf individueller Ebene – im Folgenden als individueller Behandlungseffekt (ITE) bezeichnet – spielt eine wichtige Rolle für die Ermittlung von Reaktionen vor einer geplanten Intervention. Verstraete et al. haben die ITEs verschiedener Behandlungen von Patient*innen mit chronisch obstruktiver Lungenerkrankung (COPD) analysiert und griffen dazu auf Modelle des maschinellen Lernens (ML) zurück.

Fazit

Modelle des maschinellen Lernens sind – nach den Ergebnissen dieser Studie – für kausale Schlussfolgerungen geeignet und können die individuelle Reaktion auf verschiedene COPD-Behandlungsstrategien identifizieren und Behandlungsmerkmale herausstellen. Die Autor*innen betrachten solche Modelle daher als hilfreiches klinisches Werkzeug und sehen darin großes Potenzial zur Optimierung der individuellen Therapieplanung für COPD-Patient*innen.

Publication History

Article published online:
16 January 2024