Prädiktive Deduktion von Rückenschmerzrisikopatienten unter Nutzung des NAKO-Datensatzes ILNAKO

Abstract

Das vorliegende Teilvorhaben leistet einen wesentlichen Beitrag zur Erreichung der übergeordneten förderpolitischen Ziele des Verbundprojektes. Im Fokus der angewandten Forschung steht die Entwicklung eines innovativen Diagnostiksetups, das sensorgestützte Funktionsmessungen am Rumpf und der Wirbelsäule mit MRT-Scans der NAKO-Gesundheitsstudie kombiniert. Gekoppelt mit einer KI-gestützten Auswertung soll dieses System eine präzise Prädiktion von Rückenschmerzen ermöglichen.Die medizinische Fakultät verfolgt dabei im Rahmen der Grundlagenforschung zwei zentrale wissenschaftliche Arbeitsziele. Zunächst wird mittels einer systematischen Literaturrecherche ein klinisch-digitalbasiertes, funktionales Diagnostiksetup evaluiert, das anschließend sowohl bei Gesunden als auch bei Schmerzpatienten zur Klassifikation des Rückenschmerzrisikos angewendet wird.Das zweite Kernziel dient der Aufklärung des Rückenschmerzphänomens. Durch eine digitale Ergebnisanalyse des Screenings werden spezifische Cut-off-Werte bestimmt. Diese Werte erlauben es, Probanden verlässlich in Gruppen mit geringem, mittlerem oder hohem Risikopotenzial zu differenzieren. Das finale Ziel der Forschungsarbeit besteht darin, eindeutige, digital erfassbare funktionelle Parameter zu dekretieren. Diese Parameter lassen direkte Rückschlüsse auf differenzierte Risikoprofile zu und tragen somit maßgeblich zur klinischen Aufklärung und Prävention des weitverbreiteten Phänomens Rückenschmerz bei.