TDB Leberpanel | roche.de

Die steigende Zahl an Patient:innen mit chronischen Lebererkrankungen und eine aufwändige Diagnostik stellen Kliniken zunehmend vor Herausforderungen. Das navify® Leberpanel unterstützt Behandlerteams mit integrierten CE-IVD-Algorithmen entlang der Patient Journey – für eine bessere Früherkennung und effizientere Therapieentscheidungen.

Verbesserte Versorgungsqualität

Therapieentscheidungen auf Basis klinisch geprüfter Algorithmen mit CE-Kennzeichnung treffen, die eine bessere Versorgungsqualität ermöglichen.

Gesteigerte Effizienz

Entlastung im Klinikalltag durch effizientere Diagnostik mit integrierten Algorithmen aus einer Hand und nahtloser Einbindung in bestehende Arbeitsabläufe.

Präzisere Früherkennung

Chronische Lebererkrankungen mit innovativen Algorithmen früher und präziser erkennen und damit die Therapiechancen für Patient:innen deutlich verbessern.

Das navify® Leberpanel bietet integrierte CE-IVD-Algorithmen aus einer Hand, die Behandlerteams entlang der Patient Journey unterstützen – vom Screening, über die Diagnose, bis hin zum Monitoring.

Unterstützung bei der Diagnose von HCC im Frühstadium
Der GAAD Algorithmus (Alter, Geschlecht, AFP, DCP) erleichtert die Diagnose von HCC und bietet die Chance, mehr Patient:innen bereits im potenziell kurativen Stadium zu identifizieren.

Einfach interpretierbarer Test durch klinisch validierten Cut-Off
Überzeugende klinische Leistung in ersten Veröffentlichungen
CE-Kennzeichnung und Integration in vollautomatische IVD-Plattform

Beurteilung des Schweregrads von Leberfibrose

Der Pro-C3-Test soll als Teil des „ADAPT“-Algorithmus (Alter der Patient:innen, Diabetesstatus Diabetes-Status, PRO-C3, Thrombozytenzahl) zur Beurteilung des Schweregrads der Leberfibrose bei Patient:innen mit Anzeichen oder Anzeichen einer nicht-alkoholischen Fettlebererkrankung (NAFLD) genutzt werden.

Biomarker auf einer vollautomatischen IVD-Plattform
Nachgewiesen in Veröffentlichungen

Entscheidungshilfe bei schwerer Lebererkrankung und Transplantation

Die MELD-Scores (MELD 1.0, MELD-Na, MELD 3.0) wurden entwickelt, um das Sterberisiko von Patient:innen mit einer fortgeschrittenen Lebererkrankung besser einschätzen zu können. Sie helfen dabei, die Überlebenswahrscheinlichkeit in den nächsten 90 Tagen (3-Monats-Mortalität) vorherzusagen. Diese Werte unterstützen die Entscheidung, welche Patient:innen besonders dringend eine Lebertransplantation benötigen.

Unterstützung der Entscheidungsfindung bei Patienten mit Lebererkrankungen im Endstadium
Unterstützung eines besseren Patientenmanagement (Behandlung) und Antrag auf Lebertransplantation
Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit der Berechnung

Hilfe zur Einschätzung von Leberfibrose

Der FIB-4 kombiniert Thrombozytenzahl (PTC), Alter, Aspartat-Aminotransferase (AST) und Alanin Aminotransferase (ALT), um die Leberfibrose vorherzusagen.

Unterstützung des Hausarztes oder Hepatologen bei der Einschätzung der Lebererkrankung
Risikostratifizierung von Patient:innen mit Verdacht auf Leberfibrose
Fähigkeit zum sicheren Ausschluss von Patient:innen von der Überweisung an einen Spezialisten, z. B. einen Hepatologen, wodurch Kosten und Ressourcen gespart werden
Verringerung des Einsatzes unnötiger invasiver Verfahren (z. B. Leberbiopsie)

Bewertung der Leberfunktion und Überlebenszeit bei Leberkrebs

Der Algorithmus bewertet, wie stark die Leber bei Patient:innen mit Lebererkrankungen geschädigt ist. Er hilft dabei, die mittlere Überlebenszeit (in Monaten) bei Patient:innen mit Leberkrebs (hepatozellulärem Karzinom) besser vorherzusagen.

Verbesserung der Behandlung von Patient:innen mit Lebererkrankungen im Spätstadium
Objektive, nicht-invasive Messung der Leberfunktion bei verschiedenen Lebererkrankungen - auch wirksam bei anderen Lebererkrankungen (z. B. chronische Hepatitis B und C oder Leberzirrhose)
Prognostischer Faktor für HCC-Patient:innen, empfohlen in klinischen Leitlinien (z. B. EASL, ESMO)

Einschätzung des Schweregrads von Lebererkrankungen

Der Child-Pugh-Score soll von Fachkräften im Gesundheitswesen verwendet werden, um den Schweregrad einer Lebererkrankung bei Patient:innen mit Leberfunktionsstörungen einzuschätzen.

Abschätzung der Prognose und des Überlebens von Zirrhose-Patient:innen
Beurteilung der Eignung für eine Lebertransplantation bei Patient:innen mit höheren Child-Pugh-Scores
Ableitung von Behandlungsentscheidungen für Interventionen wie Varizen-Banding oder Shunt-Verfahren

Vorhersage der Überlebensrate bei schwerer alkoholischer Hepatitis

Das Lille-Modell soll von Fachkräften im Gesundheitswesen verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit der Sterblichkeit bei Patient:innen mit schwerer alkoholischer Hepatitis (AH) einzuschätzen. Es berechnet die 6-Monats-Überlebensrate in Prozent.

Besseres Management von Patient:innen mit AH durch Optimierung der Kortikosteroid-Behandlung
Identifikation von 40 % der Prednisolon-behandelten Probanden mit schlechter Überlebensprognose, die für alternative Behandlungen geeignet sind
Optimierung der Ressourcennutzung und Reduktion von Kosten für unnötige Behandlungen

Die moderne Medizin muss aus immer mehr Daten schnell die richtigen Schlüsse ziehen. Wie die Medizinische Hochschule Hannover (MHH) mit der Integration der navify® Algorithm Suite und des GAAD Algorithmus Leberkrebs (HCC) frühzeitig erkennt, Prozesse optimiert und spürbar Zeit und Kosten spart, zeigt das Praxisbeispiel.

Die navify® Algorithm Suite bietet eine zentrale Plattform für CE-gekennzeichnete klinische Algorithmen – wie zum Beispiel GAAD – und ermöglicht deren nahtlose Integration in die IT-Workflows von Kliniken. Die Algorithmen unterstützen Ärzt:innen unter anderem bei der Ermittlung von Risiko-Scores zur Früherkennung und bei Entscheidungen über weitere diagnostische oder therapeutische Schritte. Die Anbindung an bestehende Systemlandschaften reduziert manuelle Aufwände und beugt potenziellen Fehlerquellen vor. Damit können bestehende Workflows beibehalten und sogar vereinfacht werden.

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