Nierenerkrankungen früher erkennen

Projekt PRED(i)CKD nutzt Künstliche Intelligenz und Krankenkassendaten für frühzeitige Prognosen

Berlin, Bonn, 03. März – Etwa zehn Prozent der über 40-Jährigen in Deutschland leiden an einer chronischen Nierenerkrankung (CKD). Da die Erkrankung in frühen Stadien oft ohne Beschwerden verläuft, wird sie häufig erst spät diagnostiziert. Dies geht mit schwerwiegenden Folgen für die Betroffenen und hohen Kosten für das Gesundheitssystem einher. Das neue Forschungsprojekt PRED(i)CKD setzt genau hier an: Es entwickelt einen innovativen Prognosescore, der Patientinnen und Patienten mit hohem Risiko durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Krankenkassendaten frühzeitig identifiziert. Ziel ist, eine bessere Behandlung. 

Eine chronische Nierenerkrankung führt in der Regel zu einer kontinuierlichen Verschlechterung der Nierenfunktion. Ist die Erkrankung weit fortgeschritten, werden die Betroffenen dialysepflichtig, einhergehend mit erheblichen Einschränkungen der Lebensqualität auf Seiten der Patientinnen und Patienten sowie hohen jährlichen Kosten für die gesetzliche Krankenversicherung. Eine frühzeitige Vorhersage über die Erkrankung, würde eine frühere, zielgerichtete Behandlung mit einem weniger schwerwiegenden Krankheitsverlauf ermöglichen. „Ziel des Projektes ist es, mithilfe von Routinedaten der gesetzlichen Krankenversicherung und innovativer KI-Methodik Risiken für schwerwiegende Folgeereignisse bei Personen mit chronischer Nierenkrankheit frühzeitig zu bestimmen. Dafür soll ein datenbasierter Prognosescore entwickelt werden, der Ärztinnen und Ärzten sowie Krankenkassen bei der gezielten Steuerung früher Interventionen unterstützt“, sagt Dr. Sebastian Schwab, Oberarzt der Medizinischen Klinik I am Universitätsklinikum Bonn.

Innovative Kombination aus klassischen statistischen Methoden und KI

Das Projekt verfolgt einen zweistufigen Ansatz: Zunächst werden mithilfe von Regressionsmodellen anhand von Krankenkassendaten Risikofaktoren identifiziert, die eine Vorhersage verschiedener Folgeereignisse der Erkrankung, wie beispielsweise Dialysepflicht, akutes Nierenversagen oder Sterblichkeit erlauben. Parallel kommen leistungsstarke KI-basierte Modelle, sogenannte Transformer, zum Einsatz, um neue Risikofaktoren für die CKD zu entdecken. Die Ergebnisse beider Ansätze werden schließlich zu einem Modell kombiniert, das den Prognosescore ermittelt. Begleitend wird eine Kostenanalyse der Versorgungssituation durchgeführt.

Direkter Nutzen für die Versorgungspraxis

Ein auf Krankenkassendaten anwendbarer Prognosescore wäre ein einfaches und effizientes Instrument zur Einstufung von Versicherten mit hohem Risiko für eine CKD. Dadurch könnten Betroffene bereits in frühen Phasen der Erkrankung identifiziert, informiert und frühzeitig bedarfsgerecht versorgt werden.

Starkes Konsortium aus Forschung und Praxis

Die LiKe Healthcare Research GmbH übernimmt in PRED(i)CKD die Konsortialführung. Partner sind die AOK Rheinland/Hamburg, die Hochschule Harz, das Universitätsklinikum Bonn und die Universität Bonn, das RWI – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung sowie die Medizinische Fakultät Mannheim der Universität Heidelberg.

Das Projekt startete am 1. Januar 2026 und wird aus Mitteln des Innovationsfonds über drei Jahre mit insgesamt circa 1,4 Millionen Euro gefördert (Förderkennzeichen: 01VSF25039).

Wissenschaftlicher Kontakt:
Dr. Linda Kerkemeyer
LiKe Healthcare Research GmbH
E-Mail: linda.kerkemeyer@like-healtcare.de

Dr. Sebastian Schwab
Oberarzt
Medizinische Klinik und Poliklinik I
Universitätsklinikum Bonn
Tel: +49 (0) 228 287-15759
E-Mail: sebastian.schwab@ukbonn.de

Bildmaterial:

Bildunterschrift: Nierenerkrankungen früher erkennen:
(v. li.): Oberarzt Dr. Sebastian Schwab, Leiterin Nephrologie Prof. Dr. Sibylle von Vietinghoff und Nephrologin Dr. Uta Scheidt sind vom UKB am Projekt PRED(i)CKD beteiligt.

Bildnachweis: Universitätsklinikum Bonn (UKB) / Rolf Müller

Pressekontakt:
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stellv. Pressesprecherin am Universitätsklinikum Bonn (UKB)
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