Leistung
Eine umfassende Analyse der Ausgangslage geht jeder prädiktiven Modellierung voraus. Dabei sind Endpunkte von klinischem Interesse sowie prognostisch wichtige und prädiktiv effektmodulierende Variablen festzulegen. Auch der Entscheidungsrahmen („action space“), die Gewichtung von Endpunkten und Entscheidungsregeln müssen vorab definiert werden. Je nach Anforderungen wird ein passender Algorithmus zur Schätzung heterogener Therapieeffekte ausgewählt. Individualisierte Therapieempfehlungen werden idealerweise in einer Applikation (z.B. shiny-App) präsentiert.
Mission
Durch eine prädiktive Modellierung ist es möglich vorherzusagen, welcher Patient wie gut auf verfügbare Therapieoptionen anspricht und welches Arzneimittel in diesem individuellen Fall (empirisch) empfohlen werden kann.
Background
Ein individuelles Ansprechen auf Therapien kann in Routinedaten wie Abrechnungsdaten gesetzlicher Krankenkassen oder Krankenhausdaten ermittelt werden.
