Früherkennung von Zirrhose-Dekompensation durch maschinelles Lernen

Eine neue Studie hat einen Algorithmus entwickelt, der das Risiko einer hepatischen Dekompensation bei Patienten mit kompensierter Leberzirrhose vorhersagen kann – und das ganz ohne invasive Tests. Mit einem einfachen Bluttest und einem Online-Rechner lassen sich HVPG-Werte zuverlässig ermitteln, die das Risiko für schwere Komplikationen anzeigen. Der Ansatz könnte die Überwachung und das Management von Leberzirrhose revolutionieren, indem er eine kostengünstige, schnelle und risikoarme Frühwarnung bietet.