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Medizin: KI gegen lebensbedrohliche Komplikationen

Zwar würden die Körperfunktionen und Kreislaufparameter der Patienten auf einer modernen herzchirurgischen Intensivstation fortlaufend und mit einer Vielzahl von Messinstrumenten überwacht, teilte das Deutsche Herzzentrum Berlin (DHZB) am Mittwoch mit. Zugleich sei es aber auch für erfahrene Ärztinnen und Ärzte kaum möglich, unter den vielen kontinuierlich ermittelten Überwachungsdaten frühzeitige Anzeichen für Komplikationen „herauszulesen“, noch bevor es zu echten Symptomen komme. Ein Team um Professor Dr. med. Alexander Meyer, Mediziner am DHZB, habe Algorithmen mit genau dieser Fähigkeit entwickelt. Unterstützung erhielt das Team demnach vom Berlin Institute of Health (BIH) in der Charité.

Meyer und seine Kollegen hätten sogenannte rekurrente neuronale Netzwerke aufgebaut, also KI, die unter Verwendung der gespeicherten und anonymisierten Daten von über 50.000 Patienten am DHZB zur Früherkennung von Nachblutungen und des akuten Nierenversagens gleichsam trainiert worden sei. Potenziell lebensbedrohliche Zustände könnten somit vorausgesagt und rechtzeitig durch entsprechende therapeutische Maßnahmen vermieden werden, hieß es.

Professor Meyer erklärte: „Das Prinzip der Früherkennung postoperativer Komplikationen basierend auf Big Data und mithilfe Künstlicher Intelligenz lässt sich auf eine Vielzahl chirurgischer Subdisziplinen und spezifischen Komplikationen erweitern.“ Mit der neuen Methode ließe sich nicht nur die Sterblichkeit nach Operationen, sondern auch die Verweildauer der Patienten auf der Intensivstation erheblich reduzieren. Das sei auch ein Beitrag zur Wirtschaftlichkeit der Kliniken. (ud)
 

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