Bessere Entscheidungsfindung auf der Intensivstation
Während der ersten Wellen der COVID-19-Pandemie sah sich das Personal der Intensivstationen mit einer neuen, hoch ansteckenden Krankheit konfrontiert, gegen die es keinen Impfstoff gab. In den am stärksten betroffenen Ländern mussten mehr als 10 % der Infizierten auf der Intensivstation behandelt werden, was einen immensen Druck auf die Ressourcen ausübte und das medizinische Personal gefährdete. „Hier in Frankfurt behandelten mein Team und ich gleichzeitig über 700 schwer an COVID-19 erkrankte Menschen auf der Intensivstation“, sagt Kai Zacharowski, Projektkoordinator von ENVISION, von der Goethe-Universität Frankfurt. „Wir wussten zwar, wie die Beatmung und andere Behandlungen auf der Intensivstation durchgeführt werden, aber uns fehlten valide, bewährte Behandlungsmöglichkeiten für diese komplexe Krankheit. Das machte es extrem schwierig, immer Entscheidungen zu treffen, die im besten Interesse der Betroffenen waren.“
Treffen wirksamer Entscheidungen über die medizinische Behandlung
Mithilfe des Projekts ENVISION, das im Dezember 2020 begann, sollte dieses Gesundheitsversorgungsproblem gelöst werden. Dazu wurde die Entwicklung eines datengesteuerten Instruments angestrebt, das das medizinische Personal auf der Intensivstation bei der Behandlung der Erkrankten unterstützt. Zu diesem Zweck wurden Daten aus einer Reihe von Quellen, einschließlich Beatmungsgeräten sowie medizinischen Bildgebungsgeräten, gesammelt und mit künstlicher Intelligenz (KI) analysiert. Insgesamt waren 13 Krankenhäuser in ganz Europa beteiligt. „Ein kleines Start-up-Unternehmen erklärte sich bereit, mitzuwirken“, fügt Zacharowski hinzu. „Es wurde ein Softwareprogramm entwickelt und auf den Intensivstationen eingesetzt, mit dem alle physiologischen Daten sowie Behandlungs- und Medikamentendaten erfasst werden können.“ Eine bereits bestehende digitale Anwendung namens Sandman. MD wurde zur Sandman.IC weiterentwickelt. Es handelt sich dabei um ein intelligentes System zur Entscheidungsunterstützung für das Personal, das bei der Überwachung, Prognostik und Behandlung von an COVID-19 Erkrankten auf der Intensivstation helfen soll. Die Idee war, das Instrument so zu gestalten, dass es schnell mögliche neue Behandlungsoptionen vorschlagen kann, die andernfalls vom viel beschäftigten medizinischen Personal nicht erkannt werden könnten. Das Projektteam hoffte auch, dass die gesammelten Informationen unser Wissen über den noch unbekannten Verlauf dieser Krankheit erweitern und andere medizinische Anstrengungen bei der Suche nach neuen Therapien unterstützen würden.
Erhebung und Integration medizinischer Daten
Ein entscheidender Projekterfolg war die Fähigkeit, medizinische Daten aus ganz Europa zu erheben und zu integrieren und dabei die strengen Datenschutzgesetze einzuhalten. „Dies gelang uns, indem wir die Krankenhausdaten in den Krankenhäusern beließen“, erklärt Zacharowski. „Die Daten wurden in den Krankenhäusern analysiert und die Ergebnisse anonymisiert übermittelt.“ Die Einführung der App im klinischen Umfeld war ebenfalls erfolgreich. Sandman.IC wurde in eine KI-gesteuerte Datenanalyse-Suite mit Tools zur Prognosemodellierung integriert und mit einer intelligenten Warnfunktion erweitert, um die Nutzung zu erleichtern. Das Instrument wurde inzwischen validiert und ist bereit für die Marktzulassung.
Bewältigung künftiger Ausbrüche von Infektionskrankheiten
Die potenzielle Bedeutung des Projekts ENVISION geht jedoch über die unmittelbaren Ergebnisse hinaus. Die aus der Analyse der Daten von COVID-19-Erkrankten gewonnenen Erkenntnisse und die Entwicklung eines KI-Tools, das die klinische Entscheidungsfindung unterstützt, könnten auf künftige Ausbrüche von Infektionskrankheiten und andere Szenarien der Intensivversorgung übertragen und angewendet werden. Dies wird nicht nur die Versorgung Betroffener in Gesundheitskrisensituationen verbessern, sondern auch dazu beitragen, dass Intensivstationen so effizient wie möglich betrieben werden. Eine wichtige Lehre aus der COVID-19-Pandemie war die Bedeutung der Vorsorge. „Es gelang uns, europäische Länder miteinander zu verbinden, um unser kollektives Wissen in diesem Bereich zu erweitern“, so Zacharowski. „In Zukunft werden wir uns mehr damit beschäftigen, wie wir Daten mithilfe von KI erhalten und analysieren können.“
Schlüsselbegriffe
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