Algorithmus: Risiko einer HIV-Infektion anhand von Patientendaten ermitteln
Eine Software hat anhand von Patientendaten vergleichsweise erfolgreich erkannt, wer sich mit HIV infizieren würde. Wie soll solch eine Technik genutzt werden?
(Bild: Billion Photos/Shutterstock.com)
US-Forscher haben einen Algorithmus entwickelt, der lediglich anhand von Patientendaten mit deutlich größerer Präzision Männer identifizieren kann, deren Risiko sich mit HIV zu identifizieren besonders groß ist. Nun stellt sich jedoch die Frage, ob und wie Ärzte diese Technik einsetzen und die Ergebnisse bei ihrer Arbeit nutzen sollen.
Die Wissenschaftler stellen ihre Forschung im Fachmagazin The Lancet HIV vor und schlagen vor, mit dem Werkzeug nach Patienten zu fahnden, die von einer sogenannten Prä-Expositions-Prophylaxe (PrEP) profitieren würden und so letztlich die HIV-Infektionsrate zu senken.
Viele Infektionen aus Daten vorhersagbar
Wie die Forscher der Harvard Medical School und des US-Unternehmens Kaiser Permanente nun erklären, haben sie die Daten von 3,7 Millionen Patienten von ihrem Algorithmus durchsuchen lassen. Mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens sollte der dann vorhersagen, wer sich innerhalb von drei Jahren mit HIV infizieren würde. Als Faktoren bezog sie etwa den Wohnort ein, Medikation für Erektionsstörungen oder Urintests, bei denen der Heroin-Ersatzstoff Methadon nachgewiesen wurde. Die Software habe 2,2 Prozent beziehungsweise 13.463 Patienten als solche mit hohem oder sehr hohem Infektionsrisiko eingestuft. Von denen infizierten sich 32 – alles Männer. Das waren 38,6 Prozent der tatsächlich HIV-Infizierten, aber 46,6 Prozent der Männer. Die Erfolgsrate sei damit höher gewesen als bei einfacheren Algorithmen, vor allem, wenn es um Afroamerikaner ging.
Wie die New York Times nun zusammenfasst, macht die Technik aber nur einen Teil der Fragen aus, die sich nun stellen. So könnten damit Menschen mit hohem Ansteckungsrisiko identifiziert werden, die durch die Prä-Expositions-Prophylaxe geschützt werden könnten, die laut Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung "in hohem Maße vor einer HIV-Infektion" schützt. Dabei komme es aber auf den Arzt an und wie er solch ein Ergebnis übermittle. Immerhin könnte das Resultat von Patienten so aufgefasst werden, als hätten sie einen gesellschaftlich geächteten Lebensstil und sollten nun eine "Anti-Schlampen-Pille" nehmen, wie ein Experte es ausdrückt. Die Hilfe könnte dann sogar abgelehnt werden.
Gleichzeitig arbeitet der Algorithmus bei weitem nicht fehlerfrei und hat viele Patienten nicht gefunden, die sich später infizierten. Vor allem fand er keine einzige der Frauen in dieser Gruppe. Es gibt also offenbar Faktoren, die sich nicht in den Patientenakten finden. Angesichts dieser Beschränkungen wäre es möglich, das Ergebnis der Analyse vor allem als Ausgangspunkt für ein Gespräch zwischen Arzt und Patient zu nutzen. Außerdem müssten auch die Ärzte darauf vorbereitet werden, wie sie mit solch einem Werkzeug umgehen sollten.
Weniger Neuinfektionen als Ziel
Hintergrund der Untersuchung und der Debatte sind die guten Ergebnisse von Medikamenten wie Truvada, die bei korrekter Einnahme sehr guten Schutz vor einer HIV-Infektion bieten. In den USA etwa nehmen aber nur rund ein Drittel jener Menschen mit hohem Ansteckungsrisiko derartige Medikamente und jedes Jahr gibt es rund 40.000 neue HIV-Infektionen. In Deutschland werden jährlich rund 3200 HIV-Neuinfektionen gezählt, die Prophylaxe mit PrEP verbreitet sich hierzulande vergleichsweise schnell. (mho)
