Worum es bei diesem KI-Tool geht
PHREND® ist ein gemeinsam mit NeuroTransData entwickeltes, CE-zertifiziertes Entscheidungsunterstützungssystem. Es basiert auf Real-World-Daten und unterstützt personalisierte Therapieempfehlungen für Patient:innen mit Multipler Sklerose.
Während klinische Studien den Versorgungsalltag häufig nur eingeschränkt abbilden, nutzt PHREND® Daten von über 25’000 Patient:innen aus dem NTD-MS-Register. Ziel ist es, individuelle therapiebezogene Outcomes wie Schubaktivität und Krankheitsprogression vorherzusagen.
Der Use Case zeigt exemplarisch, wie aus einem wissenschaftlichen Modell ein zertifiziertes und im klinischen Alltag einsetzbares Medizinprodukt entsteht.
Die Herausforderung
Therapieentscheidungen bei schubförmiger Multipler Sklerose (RRMS) sind hochgradig individuell. Klinische Studien decken die Variabilität im Versorgungsalltag nur begrenzt ab. Das erschwert die Wahl der optimalen Medikation und die evidenzbasierte Beratung im Praxisalltag.
Der Ansatz mit KI
Rewoso entwickelte in Partnerschaft mit NeuroTransData (NTD) PHREND® als KI-basiertes Entscheidungsunterstützungssystem auf Grundlage prädiktiver Modelle. Diese kombinieren Machine Learning mit kausaler Inferenz und werden mit Daten aus dem NTD-MS-Register trainiert.
Die wissenschaftliche Fundierung ist durch eine durchgängige Publikationskette belegt:
- Framework (2020): Bayesianisches Modell zur Vorhersage von Schüben und Behinderungsprogression (BMC Medical Research Methodology)
- Anwendung (2022): Validierung der klinischen Relevanz und Integration in den Praxisalltag (Frontiers in Digital Health)
- Externe Validierung (2024): Unabhängige Replikation der Ergebnisse anhand des französischen OFSEP-Registers
Das Resultat und der Mehrwert
PHREND® ist bei über 100 Neurolog:innen im Einsatz. Das System erstellt personalisierte Therapie-Rankings in Echtzeit und unterstützt ein evidenzbasiertes Shared Decision-Making zwischen Ärzt:innen und Patient:innen. Damit wird die Therapieentscheidung datenbasiert ergänzt und transparenter gestaltet.
Und die Learnings
Der erfolgreiche Einsatz medizinischer KI erfordert:
- eine schrittweise Evidenzgenerierung
- unabhängige externe Validierung
- frühzeitige regulatorische Planung (CE, DSGVO)
- eine nahtlose Integration in bestehende klinische Nutzeroberflächen
Kontakt
Für Fragen zum KI-Tool oder zu den dhc-Mitglieder-Angeboten, kontaktiere unser Mitglied Rewoso.
Spezifisch für dhc-Mitglieder
Rewoso bietet sowohl ein Experten-Sparring für einen Erfahrungsaustausch zu Regulatorik, klinischer Validierung und Marktzugang an, als auch Beratung zur Nutzung klinischer Register für prädiktive Modelle. Du findest hier weitere Infos dazu.
