Prediction of ineffectiveness of biological drugs
... using machine learning and explainable AI methods: data from the Austrian Biological Registry BioReg
Aktuelle Publikation
Die Klinische Abteilung für Innere Medizin 2 des Universitätsklinikums St. Pölten nahm an einer Studie zum Einsatz Künstlicher Intelligenz für die Vorhersage der Wirksamkeit von biologischen Antirheumatikern teil. Verschiedene Algorithmen wurden mit Daten des Österreichischen Biologika Registers trainiert und getestet. Vorhersagemodelle für fünf Biologika wurden erstellt und verglichen. Mit dem leichtungsstärksten Model wurde gearbeitet. Auch Faktoren, die das Risiko für ein Nichtansprechen erhöhen oder erniedrigen, wurden identifiziert. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz kann Ärzt:innen bei der Auswahl des bestwirksamen Medikaments unterstützen. Wie die Analyse ebenfalls zeigte, ist das Ansprechen oder Nicht-Ansprechen auf bestimmte Antirheumatiker das Ergebnis eines komplexen Zusammenspiels vieler Faktoren. Die Arbeit ist Open Access im Fachmagazin “Arthritis Research and Therapy” erschienen.
Ukalovic, D, Leeb, BF, Rintelen, B, Eichbauer-Sturm, G, Spellitz, P, Puchner, R, Herold, M, Stetter, M, Ferincz, V, Resch-Passini, J, Zwerina, J, Zimmermann-Rittereiser, M & Fritsch-Stork, R 2024, 'Prediction of ineffectiveness of biological drugs using machine learning and explainable AI methods: data from the Austrian Biological Registry BioReg', Arthritis Research and Therapy, vol. 26, no. 1, pp. 44. https://doi.org/10.1186/s13075-024-03277-x
Dr. Vera Ferincz BSc
Klinische Abteilung für Innere Medizin II (UK St. Pölten)