Ein Diagnose-Unterstützungssystem auf der Basis von Schmerzzeichnungen

Abstract

Die Diagnostik von seltenen Erkrankungen stellt Ärzte aller Fachrichtungen oft vor große Herausforderungen, was für die Patienten mit langen Leidenswegen und zahlreichen Arztbesuchen (sog. Ärzteodysseen) verbunden ist. Daher kommt der Entwicklung computerassistierter Hilfssysteme für die Diagnosefindung eine immer größere Bedeutung zu. Diese Studie untersucht die Performance einer von unserer Arbeitsgruppe mitentwickelten Software (Pain2D), welche auf der Basis von Schmerzzeichnungen erkrankter Patienten eine Klassifikation zu den vier untersuchten Krankheiten (EDS, FSHD, GBS und PROMM) vornimmt. Zusätzlich implementierten wir eine Kontrollgruppe, welche Patienten mit unspezifischem, chronischen Schmerz beinhaltet.