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AI-Schockprädiktion:

Wer einmal lügt, dem glaubt man nicht…


Early prediction of circulatory failure in the intensive care unit using machine learning.      

Hyland SL, Faltys M, Hüser M, Lyu X, Gumbsch T, Esteban C, Bock C, Horn M, Moor M, Rieck B, et al.           Nat Med  2020; 26:364-373


Ein wesentlicher Bestandteil der modernen Intensivmedizin ist die Überwachung von kritisch kranken Patientinnen und Patienten. Hierfür werden verschiedene physiologische Parameter erhoben und mit Laborwerten und apparativen Untersuchungen kombiniert. Die allermeisten dieser Überwachungsmethoden haben aber den Nachteil, dass sie zwar eine Abweichung von physiologischen Werten detektieren können, dass dies aber bedeutet, dass die jeweilige Veränderung bereits eingetreten ist.

Wir sind es also primär gewohnt, auf Veränderungen unserer Überwachungsmonitore zu reagieren, agieren aber in den seltensten Fällen präemptiv, also bevor es überhaupt zu einer Veränderung kommt. Das klassische Beispiel hierfür ist der Asystolie Alarm eines Monitors. Es gibt zahlreiche Standards und Leitlinien, die auf dem Boden der evidenzbasierten Medizin vorgeben, was im Falle einer Asystolie zu tun ist (Monsieurs; Resuscitation 2015; 95:1), es gibt aber keine Möglichkeit, abgesehen von ein paar wenigen Spezialfällen, diese Asystolie vorherzusagen und aus diesem Wissen Schritte einzuleiten, die die drohende Asystolie verhindern könnten.

Theoretisch ergeben sich aber hierdurch enorme therapeutische Potentiale: Könnte eine drohende Asystolie oder eine drohende kardiovaskuläre Verschlechterung bereits Stunden vor dem eigentlichen Ereignis vorhergesagt werden, dann wäre es hierdurch möglich, durch das Ergreifen adäquater Maßnahmen das Eintreten dieser Asystolie zu verhindern. Da die wenigsten von uns hellseherische Eigenschaften besitzen, sehen wir uns zum derzeitigen Zeitpunkt selbst dazu nicht in der Lage, aus den erhobenen Parametern eine Verschlechterung so sicher vorherzusagen, dass aufgrund dieser Einschätzung therapeutische, präemptive Schritte unternommen werden könnten.

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Tags: intensiv-news intensivmedizin ai-schockprädiktion notfallmedizin Überwachungsmethoden maschinelles lernen 

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