KI unterstützt beim Management von Intensivstationen
Das Forschungsteam entwickelte ein auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierendes System, das das Management von Intensivstationen erleichtert und optimiert.
Das Management von Intensivstationen beeinflusst maßgeblich die Genesung von Schwerstkranken. Jedoch sind die Kapazitäten dieser Stationen nicht zuletzt wegen des hohen Versorgungs- und Personalbedarfs oftmals begrenzt. Fehlende Intensivbetten haben direkten Einfluss auf die vor- und nachgelagerten Bereiche des Krankenhauses und die Planung von Eingriffen. Aufgrund von unvorhersehbaren Aufnahmen und ungewissen Verweildauern von Notfallpatientinnen und -patienten ist die Planung von Intensivkapazitäten und das Management von Intensivstationen äußerst komplex.
Die Forschenden entwickelten daher KI-basierte Algorithmen, die Entscheidungen bei der Steuerung von Intensivkapazitäten erleichtern. Die Algorithmen prognostizieren beispielsweise, wie wahrscheinlich es ist, dass Patientinnen und Patienten nach geplanten operativen Eingriffen auf die Intensivstation aufgenommen werden müssen. Die Ergebnisse helfen Chirurginnen und Chirurgen dabei, den Bedarf an Intensivkapazitäten bereits bei der Planung von Eingriffen genauer vorherzusagen und erleichtern so das Management der Intensivstation. Als Grundlage der Anwendungen nutzten die Forschenden faktisch anonymisierte Daten des Universitätsklinikums Augsburg.
Das Forschungsteam untersuchte zudem mithilfe von Simulationen, wie sich verschiedene Entlassstrategien auf die Wiederaufnahme der Patientinnen und Patienten auf die Intensivstation auswirken. Darüber hinaus entwickelten sie Algorithmen, die den individuellen Pflegeaufwand auf der Intensivstation klassifizieren und die jeweilige Verweildauer vorhersagen. In einer klinischen Studie prüften sie zudem, wie zuverlässig Ärztinnen und Ärzte die Verweildauer auf Basis der KI-generierten Prognosen einschätzen können.
Auf Basis dieser Verfahren konzipierte und implementierte das Team einen Demonstrator, der Intensivkapazitäten effektiv und effizient steuert. Auf mobilen Endgeräten wie Tablets visualisiert er die aktuelle Belegung der Intensivstation und die Prognosen zu Verweildauer und Wahrscheinlichkeit der Wiederaufnahme. So zeigt er den Ärztinnen und Ärzten sowie Koordinatorinnen und Koordinatoren von Intensivstationen alle für eine effiziente Entscheidungsfindung relevanten Informationen übersichtlich an.
Im Rahmen einer ethischen Begleitforschung ließen die Forschenden untersuchen, ob die KI eine transparente und nachvollziehbare Entscheidungsunterstützung gewährleistet.
Der entwickelte Demonstrator kann als Ausgangspunkt für weitere Forschungsarbeiten dienen. Er ließe sich langfristig in Krankenhausinformationssysteme integrieren, um präzisere Echtzeitprognosen beispielsweise auf Basis der Entwicklung des Gesundheitszustandes von Patientinnen und Patienten zu ermöglichen. In Folge kontinuierlich verbesserter Algorithmen und einer engen Zusammenarbeit mit medizinischem Fachpersonal könnte der Demonstrator künftig als wichtige Unterstützung in der Intensivmedizin fungieren.
Projektsteckbrief
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Augsburger Allgemeine (Ausgabe 22, 02/2024, S. 7)