KI soll Zahl der Todes­fälle auf Kranken­sta­tionen redu­zieren

Patienten in Europa, die sich wegen eines Eingriffs im Krankenhaus aufhalten, haben laut Studien ein Sterberisiko von rund 4%, wobei dieser Wert je nach Land deutlich schwanken kann. Mehr als die Hälfte davon stirbt aber nicht auf der Intensiv-, sondern auf der Normalstation. Ein neues Forschungsprojekt will diese Zahl durch den Einsatz von Sensoren und Künstlicher Intelligenz (KI) deutlich senken.

"Wir denken an einen kleinen Aufkleber oder ein Armband, das die Patienten überwacht. In Kombination mit einem Vorhersagemodell wird, wenn sich der Blutdruck oder die Herzfrequenz ändern, gewarnt, dass es in den nächsten Stunden oder Tagen zu einer Verschlechterung kommen kann", erklärte Jens Meier, Vorstand der Universitätsklinik für Anästhesiologie und Operative Intensivmedizin sowie Leiter des Departments für Neuroanästhesie und Intensivmedizin am Linzer Kepler Universitätsklinikum. 

Auch auf der Normalstation gebe es ein gewisses Gefährdungspotenzial, wenn man das Sterberisiko betrachte. Diese Menschen seien zu einem nicht unerheblichen Anteil unvorhergesehen verstorben. Zwar gebe es ein Monitoring, wenn etwa eine Pflegekraft ihre Runden dreht, aber ein Teil der Todesfälle könne dadurch nicht verhindert werden.

Die Idee hinter dem Forschungsprojekt AIMS (Artificial Intelligence based Monitoring and early warning for patient Safety) ist, Sensoren, die es entweder schon gibt oder die nur modifiziert werden müssten, dazu zu nützen, diese Patienten zu überwachen. 

Welche Parameter dabei betrachtet werden sollen, also beispielsweise Herzfrequenz oder Sättigungskurve, ist ebenfalls Teil der Untersuchung. Hier werde es einen Kompromiss geben müssen, weil die Forschenden am liebsten alle Parameter messen würden, die Sensoren aber klein gehalten werden sollen.

"Wir wollen Sensoren, die wenig Energie verbrauchen, und von denen die Patienten im besten Fall gar nichts mitbekommen", so Meier. Eine Verkabelung werde sicher nicht akzeptiert. Das Vorhersagemodell soll dann auf so wenig Parameter wie möglich, aber so viel wie notwendig basieren. Es gehe um mehr Sicherheitsgefühl und nicht um "Big Brother is watching you". 

Der zweite Teil des Projekts, das im Herbst 2023 gestartet wurde und an dem auch die Unternehmen RISC Software, FiveSquare und innovethic beteiligt sind, sei die Auswertung mittels KI, um die Vorhersagemodelle trainieren und entwickeln zu können.

innovethic untersuche dabei die ethischen Gesichtspunkte bereits in einem sehr frühen Stadium. Diese seien extrem wichtig, weil es eine Vielzahl an Prozessbeteiligten gebe. "Für die Patienten dreht sich alles um Sicherheit. Genauso gibt es aber ein Behandlungsteam, das unter Umständen durch zusätzliche Arbeit mehr belastet sein könnte. Diesem Spannungsfeld nähern wir uns von wissenschaftlicher Seite", erklärte der Mediziner.

Im klinischen Alltag würden physiologische Daten, wie der Blutdruck, meist nur anlassbezogen und nicht kontinuierlich aufgezeichnet. Für das Training der KI greife man daher auch auf Daten, die auf der Intensivstation und im Operationssaal gesammelt wurden, zurück. Das soll in Kombination mit den Sensordaten des jeweiligen Patienten die Prognosequalität verbessern. "Ich könnte mir vorstellen, dass sich die Zahl derer, die unerwartet im Spital sterben, um die Hälfte reduzieren lässt", sieht der Experte großes Potenzial.

Langfristig könnte das System nicht im Krankenhaus enden, sondern auch bei der häuslichen Pflege zum Einsatz kommen. "Die Überwachung von älteren Patienten ist natürlich ein Riesenthema. Man darf nicht unterschätzen, wie viele Menschen es gibt, die allein leben und nicht gewarnt werden, wenn sich der Gesundheitszustand verschlechtert", strich Meier hervor. 

Sollte das Monitoring im Krankenhaus funktionieren und die Anwendung auch im eigenen Zuhause ohne Unterstützung möglich sein, könnte das Frühwarnsystem auch dort wertvolle Dienste leisten.