Vor ein paar Tagen erreichte mich eine Information von einem passiven Forumsbenutzer, der eher zufällig meinen Hinweis auf die ausgezeichnete Arbeit „PSA Alert“ von H.H. Glättli gesehen und herausgefunden hat, dass dieser, mit Hilfe der Gauss-Legendre’schen Methode der kleinsten Quadrate, die Parameter einer Summe von zwei Exponentialfunktionen durch Anpassung an gemessene PSA-Daten bestimmt.
Aus der Erwägung heraus, dass in der Verarbeitung medizinischer Markerdaten wertvolle Informationen durch unzulängliche Rechenmethoden verloren gehen könnten, habe er letztes Jahr eine mathematisch-formale Arbeit bei Nature Precedings publiziert, die sich im Ansatz als mit Glättlis Vorgehen übereinzustimmen erweist. Siehe http://precedings.nature.com/documents/3930/version/1
Er meinte noch, dass unter Physikern eine solche Koinzidenz nicht besonders erstaunlich sei und er sich freue, dass diese mit ihren Arbeitsmethoden der Medizin manchmal einen wenigstens geringen Dienst erweisen können. So wenden Dr. Dr. Durner vom Klinikum Grosshadern der Uni München die Methode auf reale Patientendaten an, in Ergänzung zu den Standardverfahren. Die Analyse von PSA-Daten sei auch kommerziell erhältlich bei der „Praxis für Prävention“ in Freising http://www.hilf-dir.de oder www.psadynamics.com
Es handelt sich bei seiner Methode um eine rein mathematische Analyse, die dazu dient, die maximal mögliche Information, hinsichtlich von zwei vermischten, exponentiellen Entwicklungsprozessen, aus vorhandenen Messdaten herauszuholen. In der praktischen Medizin scheinen solche Methoden noch nicht zur Anwendung zu gelangen. Mit seiner Arbeit in http://precedings.nature.com/documents/3930/version/1 wollte er medizinische Kreise darauf aufmerksam machen, dass hinsichtlich der Früherkennung eines neuen Zellentwicklungsprozesses, wertvolle Information durch eine ungeeignete Verarbeitung der PSA-Werte leicht verloren geht. Im Gegensatz zum Nachweis einer einzelnen Exponentialentwicklung, die sich in der einfach-logarithmischen Darstellung als Gerade darstellt, ist die Erkennung und Auswertung eines Gemisches von zwei Exponentialen mathematisch viel umständlicher und tückischer, da nichtlineare Approximationsverfahren notwendig sind. Aus diesem Grunde sei es ihm auch nicht gelungen, eine allgemein anwendbare Software zur Verfügung zu stellen, die, in den Händen des mit nichtlinearer Optimierung nicht Vertrauten, dennoch stets zu sicheren und vertrauenswürdigen Resultaten führen würde. Hingegen konnte er mit der Praxis für Prävention in Freising (PFP), die von seiner Tochter geführt wird, vereinbaren, dass sie solche Auswertearbeiten übernimmt und korrekt durchführt. Das Musterbeispiel, das auf der PFP-Seite http://www.psadynamics.com/ besprochen wird und das auf wahren Messungen beruht, illustriert die Aussagekraft der Methode und stellt ihre Leistungsfähigkeit in allgemeinverständlicher Weise dar.
Ich würde meinen, dass sich mit dieser Möglichkeit wohl eine präzisere Aussage zur Beurteilung von PSA-Werten erzielen ließe.
"Wer nur zurückschaut, kann nicht sehen, was auf ihn zukommt"
(Konfuzius)
Aus der Erwägung heraus, dass in der Verarbeitung medizinischer Markerdaten wertvolle Informationen durch unzulängliche Rechenmethoden verloren gehen könnten, habe er letztes Jahr eine mathematisch-formale Arbeit bei Nature Precedings publiziert, die sich im Ansatz als mit Glättlis Vorgehen übereinzustimmen erweist. Siehe http://precedings.nature.com/documents/3930/version/1
Er meinte noch, dass unter Physikern eine solche Koinzidenz nicht besonders erstaunlich sei und er sich freue, dass diese mit ihren Arbeitsmethoden der Medizin manchmal einen wenigstens geringen Dienst erweisen können. So wenden Dr. Dr. Durner vom Klinikum Grosshadern der Uni München die Methode auf reale Patientendaten an, in Ergänzung zu den Standardverfahren. Die Analyse von PSA-Daten sei auch kommerziell erhältlich bei der „Praxis für Prävention“ in Freising http://www.hilf-dir.de oder www.psadynamics.com
Es handelt sich bei seiner Methode um eine rein mathematische Analyse, die dazu dient, die maximal mögliche Information, hinsichtlich von zwei vermischten, exponentiellen Entwicklungsprozessen, aus vorhandenen Messdaten herauszuholen. In der praktischen Medizin scheinen solche Methoden noch nicht zur Anwendung zu gelangen. Mit seiner Arbeit in http://precedings.nature.com/documents/3930/version/1 wollte er medizinische Kreise darauf aufmerksam machen, dass hinsichtlich der Früherkennung eines neuen Zellentwicklungsprozesses, wertvolle Information durch eine ungeeignete Verarbeitung der PSA-Werte leicht verloren geht. Im Gegensatz zum Nachweis einer einzelnen Exponentialentwicklung, die sich in der einfach-logarithmischen Darstellung als Gerade darstellt, ist die Erkennung und Auswertung eines Gemisches von zwei Exponentialen mathematisch viel umständlicher und tückischer, da nichtlineare Approximationsverfahren notwendig sind. Aus diesem Grunde sei es ihm auch nicht gelungen, eine allgemein anwendbare Software zur Verfügung zu stellen, die, in den Händen des mit nichtlinearer Optimierung nicht Vertrauten, dennoch stets zu sicheren und vertrauenswürdigen Resultaten führen würde. Hingegen konnte er mit der Praxis für Prävention in Freising (PFP), die von seiner Tochter geführt wird, vereinbaren, dass sie solche Auswertearbeiten übernimmt und korrekt durchführt. Das Musterbeispiel, das auf der PFP-Seite http://www.psadynamics.com/ besprochen wird und das auf wahren Messungen beruht, illustriert die Aussagekraft der Methode und stellt ihre Leistungsfähigkeit in allgemeinverständlicher Weise dar.
Ich würde meinen, dass sich mit dieser Möglichkeit wohl eine präzisere Aussage zur Beurteilung von PSA-Werten erzielen ließe.
"Wer nur zurückschaut, kann nicht sehen, was auf ihn zukommt"
(Konfuzius)
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