Das abdominale Aortenaneurysma (AAA) ist eine krankhafte, irreversible Erweiterung der Bauchaorta, die im schlimmsten Fall zu einer Ruptur führen kann. Mit zunehmender Größe und Degeneration der Aortenwand steigt das Rupturrisiko. Da eine sichere Abschätzung des individuellen Rupturrisikos bisher nicht möglich ist und die Chancen eine Ruptur zu überleben nur gering sind, zählt das AAA in Deutschland in der Altersgruppe über 65 Jahre zu den zehn häufigsten Todesursachen.
Das Projekt hat sich zum Ziel gesetzt, ein Expertenanalysesystem zu schaffen, das die prädiktive Beurteilung und Klassifizierung von AAA hinsichtlich des patientenspezifischen Rupturrisikos erlaubt und eine patientenspezifische Therapieempfehlung unterstützt.
rechts: Graphische Darstellung der Wandspannung und Wandfestigkeiten mit Visualisierung der darin enthaltenen individualisierten Unsicherheiten (Quelle: Simq GmbH)
Eine Verbesserung der Rupturrisikoeinschätzung wird durch den Einsatz von Simulationsmodellen und Maschinellem Lernen (ML) gewährleistet. Mit Hilfe des MLs werden die invasiven rupturrelevanten Kenngrößen aus den nicht-invasiv bestimmbaren Indikativparametern ermittelt. Zusammen mit Ergebnissen bildgebender Verfahren fließen die ML-geschätzten Parameter in die patientenspezifische Modellbildung ein. Die aus der nichtlinearen Finite-Elemente-Simulation bestimmten Wandspannungen im AAA stellen den Kern der Vorhersage der Rupturwahrscheinlichkeit dar.
Die einzelnen digitalen Prozesse zur Rupturrisikovorhersage wurden in einem durchgängigen und weitgehend automatisierten Workflow abgebildet. Das Expertenanalysesystem wurde in einer intuitiv bedienbaren Cloud-basierten Frontend-Backend-Architektur mit verschlüsselter und pseudonymisierter Datenübertragung umgesetzt. Das Frontend bietet eine Reihe von leicht interpretierbaren, in enger Abstimmung mit den klinischen Kooperationspartnern entwickelten Darstellungsmöglichkeiten der Simulationsergebnisse.
