Zusammenfassung

Ein neues Forschungsprojekt von Charité und Universitätsklinikum Essen soll Routinedaten auf Intensivstationen mithilfe künstlicher Intelligenz besser nutzbar machen. Geplant sind zunächst zwei Anwendungen: für einen leitliniengerechten Antibiotikaeinsatz und zur frühzeitigen Erkennung drohender Kreislaufinstabilität.

Auf Intensivstationen entstehen kontinuierlich große Mengen an Daten – von Vitalwerten und Laborbefunden bis zu Medikamentenplänen, Befunden und ärztlichen Verlaufsnotizen. Im Forschungsprojekt […] Der Beitrag KI soll Entscheidungen auf Intensivstationen unterstützen erschien zuerst auf mednic.de - News aus Medizin, Digital Health & IT.

Im Detail

Ein neues Forschungsprojekt von Charité und Universitätsklinikum Essen soll Routinedaten auf Intensivstationen mithilfe künstlicher Intelligenz besser nutzbar machen. Geplant sind zunächst zwei Anwendungen: für einen leitliniengerechten Antibiotikaeinsatz und zur frühzeitigen Erkennung drohender Kreislaufinstabilität.

Auf Intensivstationen entstehen kontinuierlich große Mengen an Daten – von Vitalwerten und Laborbefunden bis zu Medikamentenplänen, Befunden und ärztlichen Verlaufsnotizen.

Im Forschungsprojekt REACT wollen die Charité – Universitätsmedizin Berlin und das Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM) des Universitätsklinikums Essen diese Informationen zusammenführen und für eine KI-gestützte klinische Entscheidungsunterstützung nutzbar machen. Die Systeme sollen Ärztinnen und Ärzten in Echtzeit nachvollziehbare Hinweise liefern.

Die medizinische Entscheidung und Verantwortung verbleiben ausdrücklich beim Behandlungsteam.

Zwei Anwendungen für die Intensivmedizin

Zunächst entwickelt das Forschungsteam zwei Dashboards. Eines soll geplante Antibiotikatherapien mit bestehenden Leitlinien abgleichen und damit einen rationalen Antibiotikaeinsatz unterstützen. Die zweite Anwendung soll Hinweise auf eine sich anbahnende Kreislaufinstabilität möglichst früh erkennen.

„Eine sich anbahnende Kreislaufinstabilität frühzeitig zu erkennen, kann über den weiteren Verlauf einer Erkrankung entscheiden“, sagt Dr. Mirja Mittermaier, klinische Leiterin des Forschungsverbunds.

Ziel sei ein System, das Warnsignale früher sichtbar mache und zugleich transparent darstelle, worauf seine Einschätzung beruhe. Als Grundlage für Entwicklung und Erprobung dient eine harmonisierte Datensammlung mit Behandlungsverläufen aus rund 200.000 Intensivaufenthalten.

Neben strukturierten Daten sollen auch Informationen aus Arztbriefen, Befunden und Verlaufsdokumentationen verarbeitet werden.

Daten werden im FHIR-Format zusammengeführt

Dafür sollen strukturierte und unstrukturierte Informationen in ein gemeinsames Datenmodell überführt werden. Zum Einsatz kommt der Interoperabilitätsstandard FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources). Nach Angaben des Projektteams soll dadurch eine technische Grundlage entstehen, mit der sich klinische Entscheidungsunterstützung auch auf andere Standorte übertragen lässt.

Nach einer klinischen Pilotphase sollen wesentliche Teile der Infrastruktur sowie die beiden Dashboards als Open-Source-Software veröffentlicht werden. REACT steht für „Routine Data Enhanced Analytics for Clinical Trajectories“.

Das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) fördert den Forschungsverbund im Programm „Zukunft eHealth“ mit rund 2,8 Millionen Euro über drei Jahre. Noch handelt es sich um ein Entwicklungsprojekt. Ob die Systeme kritische Verläufe tatsächlich früher erkennen oder die Versorgung verbessern, muss sich daher erst in der geplanten klinischen Erprobung zeigen.

Charité – Universitätsmedizin Berlin ►

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