TP 4 - CKDNapp

Entwicklung der CKDNapp App und Webserver

CKDNapp wird ein individualisiertes Risikomanagement für Patienten mit chronischer Niereninsuffizienz bieten, das praktizierende Nephrologen bei ihrer täglichen Arbeit unterstützt. Ziel dieses Teilprojektes ist die Entwicklung und iterative Verbesserung der CKDNapp als frei verfügbare Softwareanwendung, welche per Internetbrowser oder als App auf mobilen Endgeräten genutzt werden kann. CKDNapp wird es dem Anwender ermöglichen, Patientendaten wie Laborparameter, Angaben zum bisherigen Krankheitsverlauf oder Medikation einzugeben. Diese Daten werden von CKDNapp genutzt, um anhand komplexer mathematischer Modelle personalisierte Vorhersagen zum weiteren Krankheitsverlauf zu erstellen und mögliche Behandlungswege unter Berücksichtigung bestehender Richtlinien und aktueller Forschungsergebnisse vorzuschlagen.
In diesem Teilprojekt wird zunächst ein Konzept für die Benutzerschnittstellen der CKDNapp entworfen, welches den Anforderungen des klinischen Alltags gerecht wird und nach den Bedürfnissen praktizierender Nephrologen gestaltet ist. Ausgehend von diesem Konzept werden die CKDNapp Webseite sowie die Apps für iOS und Android entwickelt. Weiterhin werden Methoden entwickelt und implementiert, um die vom Anwender in CKDNapp eingegebenen Daten auf dessen Endgerät zu verarbeiten, zur Vorhersage des Krankheitsverlaufes auszuwerten und die Vorhersageergebnisse interaktiv zu präsentieren. Zudem werden bestehende Risikoscores, Behandlungsrichtlinien sowie Verweise auf relevante Studien und Publikationen gesammelt und in CKDNapp integriert. Prototypen der CKDNapp werden iterativ durch praktizierende Nephrologen getestet, um deren Rückmeldungen in die weitere Entwicklung einfließen zu lassen.

Datenkonsistenzcheck in CKDNapp: Der Arzt gibt die Patientendaten in CKDNapp ein. Die App wertet mathematische Modelle für diese Daten aus und überprüft, ob Unstimmigkeiten zwischen den eingegebenen und den vorhergesagten Daten vorliegen (Residuenanalyse anhand des gemischt graphischen Modells aus Subprojekt 2, hier als Netzwerk dargestellt). In diesem Beispiel ist der Netzwerkknoten für gemessenes und vorhergesagtes Serum-Kreatinin rot eingefärbt, um widersprüchliche Werte zu signalisieren. Der Arzt kann nun überprüfen, ob der Wert für Serum-Kreatinin richtig eingegeben wurde und kann ihn gegebenenfalls korrigieren.