Autor:innen:
C. Eberle (Fulda, DE)
D. Gutknecht (Regensburg, DE)
M. Bals-Pratsch (Regensburg, DE)
S. Fill Malfertheiner (Regensburg, DE)
C. Ament (Augsburg, DE)
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)“.