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Neue Technologien in der Therapie der Urolithiasis

<p class="article-intro">Weiterentwicklungen auf dem Gebiet der Therapie der Urolithiasis geben einen Einblick in die vielversprechende Zukunft der Steintherapie. Neue Technologien führen zu neuen Therapiemöglichkeiten und versprechen verkürzte Eingriffszeiten und mehr Sicherheit bei der Anwendung von Operationstechniken.</p>
<hr /> <p class="article-content"><h2>Maschinelles Lernen in der Steintherapie</h2> <p>K&uuml;nstliche Intelligenz spielt eine zunehmend gro&szlig;e Rolle in unserem Alltag sowie auch in der Medizin. Vor allem das maschinelle Lernen wird vermehrt herangezogen, wenn es um die Entwicklung neuer Technologien geht. Das maschinelle Lernen basiert auf Algorithmen, die aus Datens&auml;tzen lernen k&ouml;nnen. Die erlernten Muster und Gesetzm&auml;&szlig;igkeiten werden anschlie&szlig;end generalisiert und angewendet, ohne dass eine gezielte Programmierung notwendig ist. In den bildgebenden Verfahren wird das maschinelle Lernen als neues Verfahren angewandt. So auch in der Studie von Mannil et al., in der der pr&auml;diktive Wert dreidimensionaler Texturanalysen durch maschinelles Lernen bei der Analyse von CT-Scans f&uuml;r das Absch&auml;tzen der Erfolgsraten nach extrakorporaler Sto&szlig;wellenlithotripsie (ESWL) untersucht wurde. In der Studie wurden drei klinische Variablen f&uuml;r die Vorhersage einer erfolgreichen Sto&szlig;wellentherapie identifiziert: BMI, Haut-Stein-Abstand und Steingr&ouml;&szlig;e (AUC: 0,68; 0,63; 0,58). Zudem konnte ein AUC von 0,79 f&uuml;r die 3D-Texturanalyse (3DTA) beobachtet werden. Kombiniert mit den drei auf maschinellem Lernen basierten Texturanalyseverfahren Histogramm Kurtosis 3D, GLCM2(2,-20) Sum. Entr. und GLCMS (0, 3, 0) Dif. Entr. ergaben sich AUC-Werte von 0,8 f&uuml;r BMI und 3D-Texturanalyse, 0,85 f&uuml;r Haut- Stein-Abstand und 3D TA und 0,81 f&uuml;r Steingr&ouml;&szlig;e und 3D TA. Es konnte kein pr&auml;dikativer Wert f&uuml;r Houndsfield- Units f&uuml;r eine erfolgreiche ESWL gezeigt werden. 3D-Texturanalysen k&ouml;nnten dazu beitragen, eine verbesserte Absch&auml;tzung des Erfolgs der Sto&szlig;wellentherapie bei Patienten zu treffen, und erm&ouml;glichen so eine gezieltere Entscheidung f&uuml;r die optimale Therapie der Patienten.<sup>1</sup></p>
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