Lebensdauervorhersagen

Lebensdauervorhersagen bezeichnet die Schätzung der verbleibenden Lebensdauer eines Individuums oder einer Population anhand statistischer Modelle, biomarkerbasierter Messungen und Gesundheitsdaten. Praxisnah unterscheiden Forscher zwischen der geschätzten Restlebenserwartung (RLE) und der Überlebenswahrscheinlichkeit über einen bestimmten Zeitraum. Solche Vorhersagen finden Anwendung in Medizin, Versicherungswesen, Forschung und persönlicher Lebensplanung, um Risiken abzuwägen und Interventionen zu planen.

Methoden umfassen klassische actuarielle Methoden und Lebens tabellen, Überlebensanalyse wie Kaplan-Meier-Schätzer, Cox-Proportional-Hazards-Modelle und parametrische Modelle (Gompertz, Weibull). Jüngere Ansätze nutzen maschinelles Lernen mit großen Datensätzen aus elektronischen Gesundheitsakten, Genomik und Epigenetik. Biomarker wie epigenetische Uhren, Telomerlänge sowie kombinierte Risiko-Scores tragen zur Prognose bei; berücksichtigt werden oft medizinische Befunde sowie Lebensstilfaktoren wie Rauchen, BMI und körperliche Aktivität.

Kritik und Herausforderungen: Restlebenszeit-Vorhersagen sind probabilistisch und weisen oft breite Konfidenzintervalle auf, insbesondere bei Einzelpersonen. Die Genauigkeit variiert stark nach Population, Datenqualität und Zeitpunkt der Messung. Ethische Fragen betreffen Privatsphäre, Diskriminierung, psychische Belastung und potenzielle Verzerrungen bei Versicherungsprämien oder Gesundheitsversorgung. Modelle benötigen regelmäßige Aktualisierung und Validierung, um Bias zu vermeiden.

Anwendungsfelder umfassen klinische Entscheidungsunterstützung, Lebensplanung, Renten- und Versicherungsberechnungen sowie öffentliche Gesundheitsforschung. Trotz Fortschritten bleibt die Lebensdauerprognose komplex und unsicher, besonders auf individueller Ebene.