Chirurgie plädiert für den Einsatz von KI zur Sepsis-Früherkennung

Anlässlich desheutigen Welt-Sepsis-Tages hebt die Deutsche Gesellschaft für Chirurgie (DGCH) die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz zur Früherkennung einer Sepsis und zur Vermeidung sepsisbedingter Todesfälle hervor.

Eine Sepsis ist eine der häufigsten Todesursachen in Deutschland, nur Herz-Kreislauf- und Krebstodesfälle sind häufiger. Beinahe jeder fünfte Todesfall in Deutschland hängt mit einer Sepsis zusammen, wie die Auswertung von Sterblichkeitszahlen kürzlich ergeben hat.1 Damit steht Deutschland im internationalen Vergleich nicht gut da – in Ländern wie Norwegen, der Schweiz oder Dänemark haben Betroffene deutlich bessere Chancen, eine Sepsis zu überleben.

Anfängliche Symptome werden leicht übersehen

Weil die Symptome einer Sepsis zunächst eher unspezifisch sind, wird sie von Betroffenen leicht übersehen. Anfängliche Beschwerden wie Fieber, Schüttelfrost und eine starke Abgeschlagenheit können schließlich auch bei unproblematischen Infekten auftreten. Doch selbst im Krankenhaus gelingt die Früherkennung nicht zuverlässig, und lebensnotwendige Therapien wie eine sofortige Antibiotika-Gabe, die Identifizierung und Beseitigung des Infektionsherdes sowie die Unterstützung des Kreislaufs durch Infusionen erfolgen oft erst zu spät.

„Dieses Manko ist lange bekannt, eine Trendwende ist bislang jedoch leider ausgeblieben“, konstatiert DGCH-Präsident Prof. Jens Werner. Das ändere sich nun möglicherweise – denn der Bereich biete sich für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) geradezu an. „Letztlich geht es hier um Mustererkennung, eine Fähigkeit, in der die KI dem Menschen überlegen ist“, sagt Werner.

Verschiedene KI-Anwendungen sind schon in der Erprobung

Derzeit werden in etlichen Kliniken im In- und Ausland KI-Tools erprobt, die sepsistypische „Muster“ in Patientendaten wie Körpertemperatur, Blutwerten, Vitalparametern und der bisherigen Krankengeschichte aufspüren. Pilotstudien hierzu gibt es etwa in Wien und – mit einer in den USA bereits zugelassenen KI – in mehreren US-Krankenhäusern. In Deutschland hat beispielsweise das Universitätsklinikum Leipzig das AMPEL-Projekt ins Leben gerufen, dessen KI das Sepsis-Risiko automatisch anhand des kleinen Blutbildes berechnet, das in der Regel für jede Klinikpatientin und Klinikpatienten vorliegt. Die AMPEL-KI schätzte das Sepsis-Risiko in 80 bis 84 Prozent der Fälle richtig ein, zusammen mit dem Sepsis-Marker Procalcitonin lag die Vorhersagegenauigkeit sogar bei fast 86 Prozent.

Einen anderen Weg gehen Forschende des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ) Heidelberg, die – ganz unblutig und in Sekundenschnelle – mit einer speziellen Kamera das Abstrahlungsspektrum der Haut auch jenseits des sichtbaren Lichtes erfassen. Damit kann die Durchblutung der kleinsten Blutgefäße in der Haut sichtbar gemacht werden, die sich bereits in einem sehr frühen Sepsis-Stadium verändert. Eine entsprechend geschulte KI erkannte anhand dieser Aufnahmen immerhin 80 Prozent der Sepsis-Fälle. Kombiniert mit weiteren klinischen Daten ließ sich dieser Wert auf 94 Prozent steigern.

Sepsis ohne Schock: Neue Leitlinie empfiehlt erste Diagnostik innerhalb von drei Stunden

Als besonders wertvoll dürften sich aus Sicht der DGCH langfristig Systeme erweisen, die auf ohnehin vorliegende elektronische Daten zugreifen, permanent im Hintergrund laufen und ungefragt Alarm schlagen. „Damit wird das Problem umgangen, dass eine Sepsis viel zu selten überhaupt in Betracht gezogen wird“, betont Werner.

Ein erfolgreicher KI-Einsatz könnte auch mehr Zeit verschaffen, um bei einer beginnenden Sepsis das kurze Fenster von drei Stunden für eine erste Diagnostik zu nutzen, wie die aktualisierte S3-Leitlinie zur Sepsis nun empfiehlt. „Bei einer Sepsis ohne Schock sollen unter anderem rasch angesetzte Blutkulturen oder entsprechende Bildgebung eine gezieltere Therapie ermöglichen und unnötige Antibiotikagaben vermeiden helfen“, so der DGCH-Präsident. Nur wenn die Sepsis immer als Möglichkeit mitgedacht werde – sei es durch Menschen oder eine KI – ließen sich viele Todesfälle und bleibende Schäden vermeiden.