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Leandroo (Software)

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Leandroo ist der Codename eines Software-Algorithmus, der seit November 2016 von der Organisation Caudatus Science & Research entwickelt wird. Bei Leandroo handelt es sich um ein XPS[1] für die klinische Praxis. Als Anwender sind Fachärztinnen und -Ärzte vorgesehen. Der Algorithmus soll die ärztliche Verordnunugsheuristik mithilfe einer Kombination diverser datenbasierter Systeme ergänzen, indem über die Eingabe spezifischer Patientenparameter Arzneimittel vorgeschlagen werden, die sich für den betrachteten Patienten eignen können. Behandelnden Ärzten soll so eine statistische Second Opinion ermöglicht werden. Ein genauer Releasetermin wurde bislang noch nicht bekanntgegeben.

Konzept

Interface eines Internal Builds von September 2017 (Abfragemaske Nebenwirkungen). Bei den Nebenwirkungen wird das hier gezeigte Polaritätenprofil im Endprodukt keine Anwendung finden. Es dient lediglich dem technischen Prototyping.

Dem Projekt liegen verschiedene Schlüsselprobleme aus der klinischen Praxis zu Grunde, die sich im Rahmen der ADHS-Pharmakotherapie gezeigt haben, darunter zum Beispiel:

  • Eignung bestimmter Retardpräparate
  • Integration in den individuellen Patientenalltag
  • Phänomen eines interindividuell unterschiedlichen Ansprechens
  • Patientenseitige Ablehnung bestimmter Wirkstoffgruppen (Stimulanzien)
  • Unverträglichkeiten, unerwünschte Nebenwirkungen und Kontraindikationen.

Funktionsweise

Über eine Eingabemaske werden die verschiedenen Patientenparameter kategorienweise abgefragt. Dies können beispielsweise sein:

  • Clusterweiser Ausschluss/Bevorzugung bestimmter Wirkstoffgruppen
  • Diverse Parameter zu Medikamentenvorerfahrungen
  • Symptomatik
  • Gewünschte Wirkdauer des Präparats
  • Maximale Anzahl an Anwendungen in 24 Stunden
  • Bevorzugte Applikationsformen
  • Compliance des Patienten
  • Vermeidung bestimmter Nebenwirkungen
  • Essgewohnheiten des Patienten (frühstückt der Patient?).

Des Weiteren erlaubt die Software eine Berücksichtigung von Kontraindikationen und Risikofaktoren, sowie Vorschläge über Arzneimittelkombinationen zur Behandlung von Begleiterkrankungen. Infolge der durch den Arzt getätigten Eingaben schlägt das System in der ermittelten Rangfolge Präparate vor, die für den Patienten geeignet sein können. Die lokale Speicherung des erzielten Ergebnisses ist in Form eines PDF-Dokuments möglich, welches der Anwender herunterladen kann.

Entwicklung

Die Entwicklungsarbeiten wurden im November 2016 aufgenommen. Diese umfassten bis März 2017 die Gewinnung und Aufbereitung der notwendigen Daten. Ab April 2017 wurde mit der Datenimplementierung und der Frontend-Entwicklung begonnen. Ein Internal Build der Software ist seit Mai 2017 funktionsfähig. Das technische Entwicklerteam bilden die Frontend-Developer Melissa Jane und Syed Umar.

Der Datenbestand setzt sich momentan aus etwa 800 Einzelwerten und 56 zur Verfügung stehenden Parametern zusammen, welche über das Frontend verbal abgefragt werden können. Die Daten wurden aus unterschiedlichen Quellen gewonnen und sind mit unterschiedlichen Realisierungsprinzipien verbunden.

Im Build von September 2017 arbeitet die Software mit insgesamt 17 Fertigpräparaten in vier Kategorien, darunter:

  • sieben kurzwirksame Methylphenidat-Präparate (als gleichwertige Generika)
  • sechs verzögert freisetzende Methylphenidat-Präparate
  • zwei Amphetamin-Fertigpräparate
  • und zwei Nicht-Stimulanzien.

Die Entwicklungsversionen berücksichtigen bislang nur auf die Indikation ADHS bei Kindern und Jugendlichen. Eine Version für die Erwachsenentherapie ist für das Jahr 2018 angekündigt worden.

Technischer Hintergrund

Dem System wird unter anderem in Java programmiert. Es ist eine Einbettung in ein CMS-Framework vorgesehen.

Datenschutz und Privatsphäre

Daten, welche Rückschlüsse auf den einzelnen Patienten zulassen, werden nicht abgefragt und demzufolge auch nicht gespeichert. Die Datenübertragung erfolgt über ein SSL-Verschlüsselungsprotokoll.[2]

Transparenz

Zu den zentralen Problemfeldern klinischer Softwarelösungen zählt das Risiko systematischer Verzerrungen (Biases). Im Fall von Leandroo ist diese Problematik nochmals bedeutsamer, da der Algorithmus mit Molekülen oder Freisetzungssystemen arbeiten muss, die noch einem aktiven Patentschutz unterliegen. Darius Krutzek schlug vor, diesem Problem unter anderem mit Transparenzmaßnahmen entgegenzuwirken. Wenn man die Validität des Algorithmus nicht nachvollziehbar belegen könne, sei der Nutzen nicht nur zweifelhaft, sondern gegebenenfalls negativ. Vorgeschlagen wurde unter anderem eine nachvollziehbare Aufschlüsselung der Metadaten, mit denen der Algorithmus arbeitet. Für den Großteil der Rohdatenbasis sei dies punktuell möglich, da diese aus relativ konkreten und vergleichbaren Kategorien gewonnen wurden (Freisetzungsmechanismen und -Intervalle, initiale und verzögerte Dosierungsanteile, Hilfsstoffe, Häufigkeitskategorien von Nebenwirkungen in den Fachinformationen etc.).

Finanzierung

Die Finanzierung des Projekts erfolgt ausschließlich durch private Fördermittel aus dem Fond von Caudatus Science & Research. Eine Beteiligung durch privatwirtschaftliche Drittmittel (Sponsoring, Spenden) schließt die Organisation grundsätzlich aus.

Weblinks

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Einzelnachweise

  1. https://de.wikipedia.org/wiki/Expertensystem
  2. https://de.wikipedia.org/wiki/Transport_Layer_Security