SEED 11/ 18: Individuelle Risikoprofile und personalisierte Verlaufsprädiktion affektiver  Erkrankungen 

Affektive Erkrankungen wie etwa die Depression gehören zu den häufigsten psychischen Störungen und zu den am weitesten verbreiteten Erkrankungen überhaupt. Leider ist es aktuell kaum möglich zu Beginn einer Behandlung vorherzusagen, wie groß die Erfolgsaussichten einer bestimmten Behandlung im Einzelfall sind. Unser Ziel ist es daher, anhand von Informationen, welche zu Beginn und während der Behandlung in unserer Klinik erhoben werden, individuelle Risikoabschätzungen u.a. zur Vorhersage des Krankheitsverlaufs zu erproben. Hierzu werden sowohl Daten der klinischen Routinedokumentation, als auch Daten aus dem Forschungskontext genutzt. Auf dieser Grundlage sollen, die zur individuellen Risikoabschätzung relevanten Informationen identifiziert und darauf aufbauend Modelle entwickelt werden, die z.B. das individuelle Risiko eines zukünftigen Rückfalls in eine depressive Episode vorhersagen können. Ein sich anschließendes Forschungsziel ist die Übersetzung dieser Einsichten in bessere Präventions-, Diagnose- und Therapieverfahren in der klinischen Anwendung. Um dieses Ziel zu erreichen wurde SEED 11/18 als Kooperationsprojekt zwischen dem Institut für Medizinische Informatik und der Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie gegründet um so klinische Expertise mit Techniken und Wissen in den Bereichen Data Science und digitaler Medizin zusammenzuführen.

Kontakt: Dr. Nils Opel

Förderkennzeichen: SEED 11 / 18