VERWENDEN SIE DEN wtATTR-CM estimATTR,
UM MEHR ÜBER DIE KLINISCHEN ANZEICHEN ZU ERFAHREN,

DIE ÜBLICHERWEISE MIT wtATTR-CM ASSOZIIERT SIND1

EIN INSTRUMENT ZUR ABSCHÄTZUNG
DER WAHRSCHEINLICHKEIT EINER wtATTR-CM

Dieses Tool darf nur von Angehörigen medizinischer Fachkreise in Österreich verwendet werden.
Es dient nur zu Schulungszwecken und nicht zur Verdachtsabklärung oder zur Diagnose von wtATTR-CM bei individuellen Patient*innen in einem klinischen Setting.

 

 

JETZT den wtATTR-CM
estimATTR AUSPROBIEREN

 

Der wtATTR-CM estimATTR wurde auf Basis eines Algorithmus für künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen (KI/ML) entwickelt; dazu wurden Diagnosecodes aus einer großen Real-World-Datenbank, die 1.678 Patient*innen mit wtATTR-CM umfasste, verwendet.1 Unter Verwendung hypothetischer Fälle von Patient*innen mit Herzinsuffizienz ist der estimATTR imstande, jene Kombinationen kardialer und nicht-kardialer Kriterien herauszustreichen, die zum Verdacht einer wtATTR-CM führen sollten. Dies geschieht durch:

  • Abschätzung der Wahrscheinlichkeit für eine wtATTR-CM, basierend auf Kombinationen klinischer Merkmale, die bekanntermaßen mit der Erkrankung assoziiert sind
  • Darstellung wichtiger Merkmale, die dabei helfen, zwischen wtATTR-CM und Herzinsuffizienz anderer Ursache zu unterscheiden

 

Abkürzungen:
wtATTR-CM = Wildtyp Transthyretin-Amyloidose mit Kardiomyopathie; KI/ML = Künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen

Referenzen:  1. Huda A, Heitner S, Calambur V et al. A machine learning model for the systematic identification of wild-type transthyretin cardiomyopathy. Poster presented at: XVIIth International Society of Amyloidosis Symposium; September 14–18, 2020; virtual.

PP-VYN-AUT-0431/09.2021