KI-Tool hilft bei der Vorhersage von Sepsis und rettet Leben

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Medizin Doc Redaktion, aktualisiert am 24. Januar 2024, Lesezeit: 5 Minuten

In einer neuen Studie, die am 23. Januar 2024 in der Zeitschrift npj Digital Medicine veröffentlicht wurde, haben Forscher der San Diego School of Medicine der University of California erfolgreich ein Überwachungstool mit künstlicher Intelligenz (KI) eingesetzt, um eine Sepsis-Infektion bei Patienten vorherzusagen.

Die Auswirkungen der Sepsis

Sepsis, eine schwere Blutinfektion, betrifft jedes Jahr Millionen Erwachsene und kann zu lebensbedrohlichen Komplikationen führen. Der als COMPOSER bekannte KI-Algorithmus hat eine bemerkenswerte Reduzierung der Sterblichkeitsraten um 17 % gezeigt, indem er Patienten mit einem Risiko für eine Sepsis-Infektion identifiziert und ein frühzeitiges Eingreifen ermöglicht.

Sepsis ist eine kritische Erkrankung, die auftritt, wenn die Reaktion des Körpers auf eine Infektion eine Kettenreaktion im gesamten Körper auslöst. Es kann zu Organversagen, Gewebeschäden und in schweren Fällen zum Tod führen. Die Dringlichkeit, Sepsis umgehend zu erkennen und zu behandeln, hat Forscher dazu veranlasst, innovative Lösungen wie KI zu erforschen, um die Patientenergebnisse zu verbessern.

Die Rolle der KI bei der Vorhersage von Sepsis

Der vom Forschungsteam der University of California San Diego School of Medicine entwickelte KI-Algorithmus COMPOSER hat ein enormes Potenzial bei der Vorhersage einer Sepsis vor offensichtlichen klinischen Manifestationen gezeigt. Durch die kontinuierliche Überwachung von über 150 verschiedenen Patientenvariablen, darunter Laborergebnisse, Vitalfunktionen, aktuelle Medikamente, Demografie und Krankengeschichte, kann COMPOSER mit Sepsis verbundene Muster und Risikofaktoren identifizieren. Diese Echtzeitanalyse ermöglicht es medizinischem Fachpersonal, frühzeitig einzugreifen und eine rechtzeitige Behandlung durchzuführen und so möglicherweise Leben zu retten.

Wie COMPOSER funktioniert

Sobald sich ein Patient in der Notaufnahme meldet, tritt der COMPOSER-Algorithmus in Aktion. Es überwacht aufmerksam die Vitalfunktionen und andere relevante Daten des Patienten und sucht nach Anzeichen einer möglichen Sepsis. Wenn der Algorithmus mehrere Variablen erkennt, die auf ein hohes Risiko einer Sepsis-Infektion hinweisen, benachrichtigt er das Pflegepersonal umgehend über das elektronische Gesundheitsaktensystem des Krankenhauses. Das Pflegeteam arbeitet dann mit den Ärzten zusammen, um den am besten geeigneten Behandlungsplan für den Patienten festzulegen.

Die Macht der KI bei der Erkennung versteckter Muster

Einer der bedeutendsten Vorteile der Verwendung von KI-Algorithmen wie COMPOSER ist ihre Fähigkeit, Muster zu erkennen, die für menschliche Beobachter möglicherweise nicht sofort erkennbar sind. Die Komplexität der Sepsis und die Vielzahl der beteiligten Risikofaktoren machen es für medizinisches Fachpersonal schwierig, Fälle genau zu identifizieren. Allerdings können KI-Algorithmen große Datenmengen analysieren und subtile Zusammenhänge erkennen, was zu äußerst genauen Vorhersagen führt. Diese Fähigkeit ermöglicht es Gesundheitsteams, proaktiv einzugreifen und gezielte Pflege zu leisten.

Studienergebnisse

Die von der San Diego School of Medicine der University of California durchgeführte Studie untersuchte über 6.000 Patientenaufnahmen vor und nach der Implementierung von COMPOSER in den Notaufnahmen des UC San Diego Medical Center und des Jacobs Medical Center. Die Ergebnisse waren bemerkenswert und zeigten eine Reduzierung der Sterblichkeitsraten um 17 % nach dem Einsatz des KI-Algorithmus. Diese Verbesserung der Patientenergebnisse unterstreicht das Potenzial der KI, das Gesundheitswesen zu revolutionieren und Leben zu retten.

Integration von KI im Gesundheitswesen

Die erfolgreiche Implementierung von COMPOSER in den Notaufnahmen der UC San Diego Health hat zu seiner Ausweitung auf verschiedene stationäre Einheiten im gesamten Gesundheitssystem geführt. Die Wirksamkeit des Algorithmus bei der Vorhersage von Sepsis hat zu seiner Aktivierung am neuesten Standort der UC San Diego Health, dem UC San Diego Health East Campus, geführt. Diese Integration der KI-Technologie in das Gesundheitswesen zeigt das Engagement von UC San Diego Health, fortschrittliche Lösungen zur Verbesserung der Patientenversorgung zu nutzen.

KI und die Zukunft des Gesundheitswesens

Der Einsatz von KI im Gesundheitswesen geht über die Sepsisvorhersage hinaus. UC San Diego Health war Vorreiter bei der KI-Integration in elektronische Gesundheitsakten (EHRs), um die Patientensicherheit und die Qualität der Gesundheitsversorgung zu verbessern. Die Zusammenarbeit des Gesundheitssystems mit Epic, einem cloudbasierten EHR-System, und die generative KI-Integration von Microsoft haben zu mitfühlenderen Nachrichtenantworten über ChatGPT geführt. Diese Integration verringert den zusätzlichen Verwaltungsaufwand für Ärzte und Pflegepersonal und ermöglicht es ihnen, sich auf die optimale Patientenversorgung zu konzentrieren.

Fazit

Die erfolgreiche Implementierung des COMPOSER AI-Algorithmus zur Vorhersage einer Sepsis-Infektion ist ein bedeutender Durchbruch im Gesundheitswesen. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz können medizinische Fachkräfte Patienten, bei denen das Risiko einer Sepsis besteht, frühzeitig erkennen und rechtzeitig eingreifen, was möglicherweise Leben retten kann. Die Integration von KI in das Gesundheitswesen verspricht eine Verbesserung der Patientenergebnisse und eine Revolutionierung der Art und Weise der Gesundheitsversorgung. Angesichts der kontinuierlichen Fortschritte in der KI-Technologie können wir mit weiteren Innovationen und Verbesserungen im Gesundheitswesen rechnen, die letztendlich zu einem gesünderen und effizienteren Gesundheitssystem führen werden.

Quelle

  1. Boussina, A., Shashikumar, S.P., Malhotra, A. et al. Impact of a deep learning sepsis prediction model on quality of care and survival. npj Digit. Med., 2024 DOI: 10.1038/s41746-023-00986-6

ddp


⊕ Dieser Beitrag wurde auf der Grundlage wissenschaftlicher Fachliteratur und fundierter empirischer Studien und Quellen erstellt und in einem mehrstufigen Prozess überprüft.

Wichtiger Hinweis: Der Beitrag beschäftigt sich mit einem medizinischen Thema, einem Gesundheitsthema oder einem oder mehreren Krankheitsbildern. Dieser Artikel dient nicht der Selbst-Diagnose und ersetzt auch keine Diagnose durch einen Arzt oder Facharzt. Bitte lesen und beachten Sie hier auch den Hinweis zu Gesundheitsthemen!

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