Ja. Dazu validierten die Forscher ihr Modelle auch an Daten der britischen UK Biobank. Es wurde dabei eine vergleichbare Treffsicherheit erzielt. „Voraussetzung dafür ist eine Datenbasis, wie sie derzeit nur in einigen Ländern verfügbar ist.“ Auch Deutschland hat begonnen, eine vergleichbare digitale Gesundheitsstruktur aufzubauen.
Lassen sich die Vorhersagemodelle auch auf andere Krankheiten ausweiten?
In einem neueren Modell, das die Forscher Delphi nannten und das aktuell als sogenanntes Preprint vorliegt, untersuchten die Forscher, inwieweit sich der Ansatz auch auf weitere Krankheiten übertragen lässt. „Tatsächlich können wir zeigen, dass wir zu nahezu jeder Krankheit Vorhersagen treffen können“, sagt Gerstung. Viele Erkrankungen treten altersbedingt auf, es zeigt sich aber, dass sich darüber hinaus noch genauere Aussagen basierend auf der individuellen Krankengeschichte treffen lassen. „Man gibt den Krankheitsverlauf bis zu einem bestimmten Alter ein – dann kann man beispielhaft den weiteren Verlauf simulieren“, sagt Gerstung. So lassen sich beispielsweise auch für Herz-Kreislauf-Erkrankungen die individuellen Risiken jeweils bestimmen. Solche Bewertungen könnten nicht nur zukünftig eine gezieltere Behandlung ermöglichen, sondern auch der Gesundheitspolitik helfen, die Krankheitslast der Bevölkerung besser vorherzusehen und zu berechnen – was auch der Planung des Gesundheitssystems zugute kommen könnte.