Nyt støtteværktøj skal understøtte revurdering af medicinsk behandling af type 2-diabetes

Formålet med ph.d.-projektet er at udvikle et beslutningsstøtteværktøj henvendt endokrinologisk afdeling til understøttelse af revurdering af personer med type 2-diabetes´ behandlingsplan. Carsten Wridt Stoltenberg fortæller, hvordan projektet har potentiale til at medføre, at personer med type 2-diabetes får et mere erfaringsbaseret behandlingsforløb og dermed potentielt bedre og mere personlig behandling. Dette vil føre til et lavere og mere stabilt blodsukker.

Beslutningsstøtteværktøjet skal forudsige langtidsblodsukker

Ph.d.-projektet er samfinansieret af Steno Diabetes Center Nordjylland og Institut for Medicin og Sundhedsteknologi på Aalborg Universitet.

Projektforskningen går ud på at teste, hvorvidt machine learning kan benyttes til at udvikle en algoritme som kan forudsige langtidsblodsukkeret hos personer med type 2-diabetes. Algoritmen skal dernæst bruges i selve beslutningsværktøjet, som skal benyttes til behandlingsplanlægningen af personer med type 2 diabetes.

- Hvis algoritmen, forhåbentlig, opnår en relativ god og sikker forudsigelse, så skal de parametre som bruges til at forudsige langtidsblodsukkeret, bruges i selve beslutningsværktøjet, fortæller Carsten Wridt Stoltenberg.

Ved at bruge parametrene fra algoritmen til at finde lignende relevante personer med type 2-diabetes sikres det, at parametrene er relevante til sammenligningen af patienters sygdomsudvikling. Dermed er det de mest relevante patienter, der skal fungere som sammenligningsgrundlag i beslutningsstøtteværktøjet under revurdering af en person med type 2-diabetes’ behandlingsplan. Parametrene kan for eksempel være diabetikerens langtidsblodsukker, vægt og hvor lang tid de har haft diabetes.

Algoritmen til at forudsige personer med type 2-diabetes’ langtidsblodsukker baseres på data fra Diabetes dataplatformen fra Steno Diabetes Center Nordjylland. Dataplatformen indeholder blodprøveresultater, medicininformation samt indlæggelser over en 3-årig periode fra mere end 5.000 personer med type 2-diabetes. Til dette forskningsprojekt er der også tilføjet apoteksdata til dataplatformen, så det kan undersøges hvilke diabetesmedikamenter, personer med type 2-diabetes køber. Det købte diabetesmedicin skal i projektet bruges som mål for behandlingsregimet.

En visualisering af tidligere behandlingsresultater

Carsten Wridt Stoltenbergs ph.d.-projekt skal blandt andet bidrage med en visualisering af historiske behandlingsresultater fra type 2-diabetes patienter som har lignende karakteristika. Derved forventes det at personalet på endokrinologisk afdeling kan træffe en endnu bedre og mere informeret beslutning, som forhåbentlig kan medføre en mere stabil blodsukkerregulering for personerne med type 2 diabetes.  På denne måde indtænkes erfaringer fra tidligere behandlingsforløb i den nye behandlingsplanlægning fortæller Carsten Wridt Stoltenberg -

- Ud fra beslutningsstøtteværktøjet kan personalet på endokrinologisk afdeling se hvilken effekt det har haft på tidligere personer med type 2 diabetes’ forløb, at der har været ændret, tilføjet eller fjernet medikamenter til deres behandlingsregime.

Dermed kan det siges, at beslutningsstøtteværktøjet sorterer i personer med type 2-diabetes ud fra relevante parametre. De som er relevante bruges til at forudsige langtidsblodsukkeret for den pågældende patient. Derudover vil systemet visualisere de meste relevante patienters behandling og sygdomsudvikling. Disse kan bruges som udgangspunkt og beslutningsstøtte i revurderingen af patientens behandling.

- På den måde kan endokrinologisk personale anvende beslutningsstøtteværktøjet til at få vist de mest relevante historiske behandlingsresultater fra tidligere behandlingsforløb som har været på Steno Diabetes Center Nordjylland, forklarer Carsten Wridt Stoltenberg.

Et stort stykke arbejde med SDCN´s registerdata

På nuværende tidspunkt arbejder Carsten Wridt Stoltenberg med at udtrække data fra Diabetes dataplatformen fra Steno Diabetes Center Nordjylland. Det er et større arbejde, fortæller han -

- Da det er registerdata, findes der en masse blandede urstrukturer information, som både er relevante og mindre relevante for forskningsprojektet. Så det er en større opgave at udtrække data fyldestgørende, og ende med en struktur som kan benyttes til det næste trin, som er at lave algoritmen, som kan forudsige langtidsblodsukkeret hos personer med type 2-diabetes.

Hovedvejleder på ph.d.-projektet er Lektor og seniorforsker Morten Hasselstrøm Jensen. Bivejlederne er professor Ole Hejlesen, adjunkter Thomas Kronborg og Stine Hangaard Casper samt klinisk professor og forskningsleder Peter Vestergaard.