KI: Früherkennung Kreislaufversagen in Intensivstation

Forschende der ETH Zürich und des Inselspitals, Universitätsspital Bern, entwickelten eine Methode, mit der Kreislaufversagen von Patientinnen und Patienten auf der Intensivstation mit hoher Zuverlässigkeit vorhergesagt werden kann. Medizinisches Personal kann so früher intervenieren. Dem Ansatz zugrunde liegt die Auswertung umfangreicher Patientendaten durch Methoden des maschinellen Lernens.

Patientinnen und Patienten auf der Intensivstation eines Spitals stehen unter genauer Beobachtung: Vitalwerte wie Puls, Blutdruck und Blutsauerstoffsättigung werden laufend gemessen. So haben die Ärztinnen und Pfleger eine Fülle von Daten zur Beurteilung des Gesundheitszustands der Patienten zur Verfügung. Dennoch ist es nicht einfach, aus diesen Informationen Prognosen zur weiteren Entwicklung des Zustands abzuleiten oder lebensbedrohliche Veränderungen weit voraus zu erkennen.
Forschende der ETH Zürich und des Inselspitals, Universitätsspital Bern, haben nun eine Methode entwickelt, welche die verschiedenen Vitalwerte sowie weitere medizinisch relevante Informationen über eine Patientin oder einen Patienten miteinander kombiniert. Dadurch kann ein kritisches Kreislaufversagen mehrere Stunden vor dem Eintreten vorausgesagt werden. Ziel ist es, in Zukunft mit der Methode die Vitalwerte im Spital in Echtzeit auszuwerten und das behandelnde Personal vorzuwar-nen. Dieses kann somit frühzeitig geeignete Massnahmen einleiten.

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