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ARCHIV – ZUR SOMMERSESSION 2017 STELLEN WIR IHNEN FOLGENDES BILDMATERIAL ZUR VERFUEGUNG - A registered nurse takes notes in the intensive care unit of the hospital in Sion in the canton of Valais, Switzerland, pictured on February 19, 2009. (KEYSTONE/Gaetan Bally)

Eine Pflegefachfrau macht in der Intensivstation im Krankenhaus von Sion im Kanton Wallis Notizen, aufgenommen am 19. Februar 2009. (KEYSTONE/Gaetan Bally)

Gesundheitliche Komplikationen frühzeitig zu erkennen, rettet Leben. Erfahrenes medizinisches Personal könnte bald Unterstützung durch Computer bekommen. Bild: KEYSTONE

«Big Data» auf der Intensivstation – so sollen schlaue Algorithmen Patienten retten



Auf der Intensivstation von Spitälern entstehen pro kritischem Patient pro Tag bis zu 100 GB Daten. Diese Daten sollen bald zur Sicherheit der Patienten beitragen: Im Rahmen eines vom Schweizerischen Nationalfonds (SNF) unterstützten Projekts entwickeln Forschende ein System, um auf Notfall- und Intensivstationen Fehlalarme zu erkennen, vor entstehenden Problemen zu warnen und damit frühzeitiges Eingreifen zu ermöglichen.

Puls, Sauerstoffsättigung, Blutwerte, Computer- und Magnetresonanztomographie – die Datenfülle ist gewaltig und braucht Zeit und Erfahrung, um darin Konstellationen zu erkennen, die auf ein hohes Komplikationsrisiko oder gar bereits beginnende Probleme hindeuten.

«Die Patientensicherheit auf der Intensivstation könnte wesentlich verbessert werden, wenn wir weniger Fehlalarme hätten.»

Prof. Emanuela Keller, Universitätsspital Zürich

Echte Komplikationen erkennen

Im Rahmen des Projekts «ICU Cockpit» arbeiten Forschende um Emanuela Keller von der Neurochirurgischen Intensivstation des Universitätsspitals Zürich zusammen mit der ETH Zürich und IBM Research daran, diese Analyse durch lernende Algorithmen zu beschleunigen und im hektischen Intensivstationsbetrieb besser erfassbar zu machen.

Im Video erklärt die Medizinerin, worauf es ankommt:

abspielen

Video: YouTube/SNFinfo

Grundlage bilden Daten von 400 Patientinnen und Patienten, die vor der Weiterverarbeitung anonymisiert wurden, wie der SNF am Montag in einer Mitteilung festhält. Hinzu kamen auch Videoaufnahmen. Auf Basis dieser Daten trainierten die Forschenden lernende Algorithmen, Fehlalarme von echten Komplikationen zu unterscheiden.

Den Anteil Fehlalarme zu reduzieren, würde es dem Fachpersonal erleichtern, kritische Situationen zu erkennen. Zudem sollen verschiedene Anwendungen des Systems frühzeitig vor epileptischen Krampfanfällen oder sekundären Hirnschädigungen warnen.

Klinische Studie ab Ende 2020

Bisher stützt sich das medizinische Personal auf Erfahrungen und Wissen, um Therapieentscheide zu fällen. Das System soll dies unterstützen durch Datenanalyse in Echtzeit, die auf der Intensivstation bei den Patienten visuell dargestellt werden und automatisch auf Risikokonstellationen hinweisen soll. Dafür arbeitet das Team um Keller derzeit mit der Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW) zusammen, um ein visuelles Nutzer-Interface zu entwickeln, wie die Neurochirurgin auf Anfrage der Nachrichtenagentur Keystone-SDA erklärte.

In einem nächsten Schritt wollen die Forschenden um Keller nun das Verfahren mit weiteren Datensätzen verknüpfen und es etwa ab Ende 2020 im Rahmen einer klinischen Studie im Klinikalltag des Unispitals Zürich validieren. «Auf längere Sicht wollen wir die Datenanalyse auch mit dem aktuellsten medizinischen Wissen aus weiteren Quellen verknüpfen», sagte Keller. Das Team sei dabei, weitere Algorithmen zu entwickeln und die Analyse laufend zu verbessern.

Wertvoller als Erdöl

Daten werden auch als «das Öl des 21. Jahrhunderts» bezeichnet. Das Nationale Forschungsprogramm 75 «Big Data» (NFP 75) soll die wissenschaftlichen Grundlagen für einen wirksamen und angemessenen Einsatz von grossen Datenmengen liefern. Die Forschungsprojekte untersuchen laut Website Fragen der Informationstechnologie und deren gesellschaftlichen Auswirkungen und gehen auf konkrete Anwendungen ein. Der Finanzrahmen des Programms beträgt 25 Mio. Franken, die Forschungsdauer 5 Jahre.

Quellen:

(dsc/sda)

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