Digitale Diabetologie – Prädiktion des Gestationsdiabetes mittels künstlicher Intelligenz (KI)

Fragestellung Derzeit liegt die Prävalenz des Gestationsdiabetes mellitus (GDM) bei ca. 15.8 % der Lebendgeburten – weltweit [1]. Die steigende Prävalenz des GDMs wird sowohl den zunehmenden Risikofaktoren als auch den methodischen Änderungen zugeschrieben. In Anbetracht der diskutierten Kurz- und Langzeitfolgen für Mutter und Kind haben wir bereits präkonzeptionelle Prädiktoren in Bezug auf den GDM vorgestellt [2],[3]. In Erweiterung dessen stellen wir nun einen neuen Algorithmus vor, der eine Prädiktion des GDMs präkonzeptionell mit Hilfe der Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) erlaubt.

Methodik Bei zwei unterschiedlichen Datenkollektiven (A: n = 89; B: n = 282) wurden im Rahmen eines präkonzeptionellen OGTTs 10 verschiedene potentielle Prädiktoren analysiert: HOMA, ISIMOD, Plasmaglukose [mg / dl] (Zeitpunkte 0, 60, 120 Minuten), Plasmainsulin [µU / ml] (Zeitpunkte 0, 60, 120 Minuten) sowie das Alter [Jahre] und der Body Mass Index (BMI) [kg / m2] der Mutter. Auf dieser Datenbasis werden Entscheidungsbäume mit Hilfe des CART-Algorithmus trainiert. Dabei wird Zahl der GDM- versus nicht-GDM-Fälle balanciert und die Zahl der Entscheidungen (k) betrachtet. Anschließend wird die Vorhersage durch Kreuzvalidierung zwischen (A) und (B) evaluiert.

Ergebnisse Bäume mit k = 3 Entscheidungen erzielen die besten Ergebnisse. Dabei werden ausschließlich die folgenden Prädiktoren einbezogen: 1. „Nüchternglukose“, 2. „Glukose (60 Minuten)“ und 3. „Insulin (60 Minuten)“.

• Anteil korrekter Klassifikationen: 70.2 % (A), 79.0 % (B), 68.5 % (A+B),

• Sensitivität: 86.0 % (A), 85.3 % (B), 87.7 % (A+B),

• Spezifität: 54.4 % (A), 72.7 % (B), 49.3 % (A+B)

Schlussfolgerungen Unser Algorithmus ermittelt eine GDM-Prädiktion mit einer Sensitivität > 85 % zum präkonzeptionellen Zeitpunkt aufgrund von drei dominanten Prädiktoren aus dem OGTT: „Nüchternglukose“, „Glukose (60 Minuten)“ und „Glukose (120 Minuten)“.

Interessenskonflikt

 

• Literatur

• 1 IDF Diabetes Atlas. 9th Edition,. International Diabetes Federation; www.diabetesatlas.org 2019
• 2 Eberle C, Gutknecht D, Bals-Pratsch M, Fill Malfertheiner S, Ament C. : Digitale Diabetologie – Künstliche Intelligenz zur präkonzeptionellen Prädiktion des Gestationsdiabetes. Diabetologie und Stoffwechsel. 14. (Abstract) ( 2019
• 3 Eberle C, Gutknecht D, Ament C, Bals-Pratsch M, Fill Malfertheiner S. : Prädiktion des Gestationsdiabetes – Präkonzeptionell? Diabetologie und Stoffwechsel. 13. (Abstract) ( 2018

Publikationsverlauf

Artikel online veröffentlicht:
06. Mai 2021