Intensivmedizin: Mit KI-Unterstützung zuverlässiger entscheiden

Vitalwerte, Laborbefunde, ärztliche Notizen, Medikamentenpläne – auf Intensivstationen entstehen fortwährend große Mengen an Behandlungsdaten. Der Forschungsverbund REACT arbeitet daran, diesen Datenschatz mittels Künstlicher Intelligenz (KI) effektiv zu analysieren und prognostisch günstig einzusetzen.

Forschende aus Medizininformatik und Medizin unter Leitung der Charité – Universitätsmedizin Berlin haben sich zum Ziel gesetzt, die in der Intensivmedizin entstehenden Daten einheitlich aufzubereiten und in nachvollziehbare Handlungsempfehlungen zu übersetzen. Lernende KI-Modelle sollen zukünftig Routinedaten prüfen und einordnen sowie kritische Situationen früher erkennen und noch besser Entscheidungen treffen. Die klinische Verantwortung verbleibe dabei jedoch bei den behandelnden Ärztinnen und Ärzten, heißt es von der Charité.

Datenvereinheitlichung im Forschungsverbund REACT

„Eine sich anbahnende Kreislaufinstabilität frühzeitig zu erkennen, kann über den weiteren Verlauf einer Erkrankung entscheiden. Unser Ziel ist daher ein System, das relevante Warnsignale deutlich früher sichtbar macht als es bisher möglich ist und dabei transparent zeigt, worauf die Einschätzung beruht“, erklärt Dr. Mirja Mittermaier. Mittermaier ist Wissenschaftlerin des Fächerverbundes für Infektiologie, Pneumologie und Intensivmedizin der Charité und klinische Leiterin des jetzt gestarteten Forschungsverbundes REACT (Routine Data Enhanced Analytics for Clinical Trajectories). REACT bringt das Wissen an der Schnittstelle von Medizin und Informatik zusammen. Das Vorhaben wird vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) im Rahmen des Förderschwerpunkts Zukunft eHealth mit rund 2,8 Millionen Euro über eine Laufzeit von drei Jahren gefördert. 

Bislang werden die auf einer Intensivstation anfallenden Routinedaten meist nur einzeln und anhand starrer Schwellenwerte ausgewertet. Eine Verschlechterung des Gesundheitszustands lässt sich manchmal erst spät erkennen. Hinzu kommt: „Ein Großteil der wertvollsten klinischen Information liegt nicht in Zahlen, sondern in Texten – in Arztbriefen, Verlaufsdokumentationen, Befunden“, sagt Dr. René Hosch vom Essener Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin. „Daher schaffen wir eine Infrastruktur, die strukturierte und unstrukturierte Daten gleichermaßen erschließt und in ein einheitliches, standardisiertes Format überführt.“ Aufbereitet werden die Daten nach dem international etablierten Interoperabilitätsstandard FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) – eine weltweit verständliche Sprache für Gesundheitsdaten.

Medizin und Medizininformatik an einem Tisch

Nur, welche Informationen brauchen Intensivmedizinerinnen und Intensivmediziner? Welche Daten fallen regelmäßig an? Wie hängen einzelne Befunde zusammen? Und was ist technisch realisierbar? Forschende aus Klinik und Medizininformatik der Charité arbeiten eng mit Expertinnen und Experten für angewandte Künstliche Intelligenz des Universitätsklinikums Essen zusammen, um ein KI-gestütztes Entscheidungstool zu entwickeln, das behandelnden Ärztinnen und Ärzten in Echtzeit verständliche und nachvollziehbare Handlungsempfehlungen an die Seite stellt, ohne ihnen die klinische Verantwortung zu nehmen.

Zunächst soll es zwei klinisch einsetzbare Anwendungen geben: ein Dashboard, das anstehende Antibiotikatherapien mit bestehenden Leitlinien abgleicht – das unterstützt einen verantwortungsvollen Einsatz von Antibiotika. Ein zweites Dashboard weist frühzeitig auf eine drohende Kreislaufinstabilität hin. Datengrundlage für die Entwicklung und Erprobung der Systeme ist eine der größten harmonisierten intensivmedizinischen Datensammlungen Europas mit Behandlungsverläufen aus rund 200.000 Intensivaufenthalten.

„Wir schaffen eine gemeinsame technische Basis, auf der sich klinische Entscheidungsunterstützung verlässlich, nachvollziehbar und über Standorte hinweg übertragbar umsetzen lässt“, betont Dr. Elias Grünewald, der den Juniorverbund an der Charité koordiniert. Wichtige Komponenten des Projekts – von der Dateninfrastruktur bis hin zu beiden Dashboards – werden laut Charité im Anschluss und nach einer klinischen Pilotphase als Open-Source-Software veröffentlicht. Damit können auch andere Kliniken in Deutschland die entwickelten Lösungen nutzen.