KI-Algorithmus reduziert Sepsis-Sterblichkeit in den Notaufnahmen von UC San Diego um 17 %

In einer bahnbrechenden Entwicklung hat eine kürzlich von Forschenden der School of Medicine der University of California San Diego durchgeführte Studie den bemerkenswerten Einfluss von künstlicher Intelligenz (KI) bei der Identifizierung von Patient:innen mit Sepsis-Risiko offengelegt.

Die Studie, veröffentlicht in der Online-Ausgabe vom 23. Januar 2024 in npj Digital Medicine, stellte ein KI-Modell namens COMPOSER vor, das zu einer signifikanten Reduzierung der Patientensterblichkeit um 17 % führte.

Kontinuierliche Überwachung mit COMPOSER

Das COMPOSER-KI-Modell, das vom Forschungsteam entwickelt wurde, arbeitet unauffällig und effektiv im Hintergrund in den Notaufnahmen von UC San Diego Health. 

Bei der Ankunft beginnt der Algorithmus mit der Überwachung von über 150 Patientenvariablen, einschließlich Laborergebnissen, Vitalparametern, aktuellen Medikamenten, Demografie und Krankengeschichte, die auf ein Sepsisrisiko hindeuten könnten.

Sollte die KI mehrere Risikofaktoren identifizieren, die auf ein hohes Potenzial für eine Sepsis-Infektion hinweisen, warnt sie das Pflegepersonal sofort über das elektronische Gesundheitsakten-System des Krankenhauses. 

Das Pflegeteam arbeitet mit Ärzten zusammen, um die am besten geeigneten Behandlungspläne für diese Patienten zu bestimmen, was potenziell Leben retten kann, indem frühzeitige Interventionen eingeleitet werden.

Verborgene Muster aufdecken

Eine der wichtigsten Stärken des COMPOSER-KI-Modells ist seine Fähigkeit, komplexe und subtile Risikomuster zu erkennen, die dem menschlichen Auge entgehen könnten. Durch die Analyse dieser Risikofaktoren kann die KI hochgenaue Vorhersagen zur Sepsis treffen. Wenn die Risikomuster hingegen mit hoher Sicherheit anderen Bedingungen zugeordnet werden können, werden keine Warnungen generiert, was sicherstellt, dass der Fokus auf echten Sepsisfällen liegt.

Die von UC San Diego durchgeführte Studie untersuchte die Auswirkungen von COMPOSER auf über 6.000 Patientenaufnahmen vor und nach der Einführung in den Notaufnahmen des UC San Diego Medical Center in Hillcrest und des Jacobs Medical Center in La Jolla. 

Diese Forschung markiert den ersten Fall, in dem ein KI-Deep-Learning-Modell, das künstliche neuronale Netze nutzt, die Patientenergebnisse verbesserte, indem es Gesundheitsprobleme korrekt identifizierte.

Dr. Gabriel Wardi, Leiter der Abteilung für Intensivmedizin in der Abteilung für Notfallmedizin an der UC San Diego School of Medicine, unterstreicht die Bedeutung von COMPOSER bei der Beschleunigung lebensrettender Therapien für Patienten. 

Das KI-Modell ist seit Dezember 2022 aktiv und erweitert nun seine Reichweite auf Stationen für stationäre Patienten in verschiedenen UC San Diego Health-Krankenhäusern, einschließlich des kommenden UC San Diego Health East Campus.

Das Engagement von UC San Diego Health für KI im Gesundheitswesen

UC San Diego Health steht an der Spitze der KI-Integration im Gesundheitswesen. Kürzlich ernannte die Einrichtung ihren ersten Chief Health AI Officer und gründete das Joan and Irwin Jacobs Center for Health Innovation.

Dieses Zentrum entwickelt fortschrittliche und anspruchsvolle Gesundheitslösungen, die KI-Technologie nutzen.

Neben dem COMPOSER-KI-Modell erforscht UC San Diego Health auch innovative Wege, um KI in die Gesundheitsversorgung zu integrieren. So hat die Einrichtung beispielsweise ein Pilotprogramm in Zusammenarbeit mit Epic, einem cloudbasierten System für elektronische Gesundheitsakten, und der generativen KI-Integration von Microsoft gestartet. 

Dieses Programm rationalisiert das Erstellen von einfühlsamen Antwortnachrichten durch ChatGPT und ermöglicht es Ärzten und Betreuern, mehr Zeit für die Patientenversorgung aufzuwenden.