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Sechs Einsatzgebiete für Künstliche Intelligenz in der Notfallversorgung

Mittwoch, 7. Oktober 2020

/denisismagilov, stock.adobe.com

Sankt Augustin – Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS) haben zusammen mit Partnereinrichtungen aus dem Gesund­heitswesen und den Rechtswissenschaften sechs Musterszenarien für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) bei der Behandlung von Schwerverletzten entwickelt.

Die Arbeit entstand im Rahmen des Forschungsprojektes „Leitsystem zur Optimierung der Therapie traumatisierter Patienten bei der Erstbehandlung“ (LOTTE). Das Bundesministe­rium für Gesundheit (BMG) hat das Vorhaben gefördert. Die Ergebnisse sind jezt als White­paper erschienen.

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„In Deutschland gibt es jährlich mehr als 2,6 Millionen Verkehrsunfälle, bei denen es zu fast 400.000 Verletzten, darunter 68.000 Schwerverletzten kommt. Hinzu kommen Schul-, Sport-, Arbeits- und Freizeit-Unfälle, sodass statistisch zwölf Prozent der deutschen Be­völ­kerung in einem Jahr einen Unfall erleiden“, erläutern die Wissenschaftler.

Die Versorgung sei sehr komplex und erfolge unter hohem Zeitdruck. „Hier kann KI das Behandlungsteam zukünftig durch Entscheidungsunterstützung und Datenanalyse in lebensentscheidenden Maßnahmen unterstützen“, so die Wissenschaftler.

Sie haben bei ihrer Arbeit zunächst 49 Einsatzbereiche für KI in der Notfallversorgung identifiziert. Sechs davon erscheinen ihnen besonders relevant. Die Arbeitsgruppe hat sie daher detailliert ausgearbeitet. Das erste Szenario ist die sogenannte „Intelligenten Alarm­ierungskette“ direkt am Unfallort.

„Hier verwandelt die Technologie den Informationsfluss zwischen Notärzten, Leitstelle und den Fachkräften im Krankenhaus automatisch in Datensätze. So wird der Informa­ti­onsverlust von der Erstversorgung bis hin zur Einlieferung und der Behandlung im Schock­­raum auf ein Minimum reduziert und die erhobenen Daten liefern frühzeitig Erkenntnisse für den Behandlungsprozess“, so die Forscher.

Eine lückenlose Überlieferung lebenswichtiger Informationen ist auch Ziel der „Semiau­tomatischen Sprachdokumentation“: „Die Übergabe durch das einliefernde notärztliche Team, die bislang in der Regel mündlich vermittelt und selten in strukturierter Form festgehalten wird, kann künftig durch ein KI-gestütztes Sprachsystem mit Mikrofonen im Schockraum digital aufgezeichnet und automatisch in ein strukturiertes Textprotokoll umgewandelt werden“, so die Forscher.

Im Szenario „Trajektorien-Klassifikation“ erhält das behandelnde Team bereits zu Beginn des Einsatzes im Schockraum einen Überblick über einen möglichen Gesamtverlauf. Das System berechnet eine objektive und quantitative Einschätzung der Fallkomplexität und des erwarteten Verlaufs.

Das vierte Szenario widmet sich dem Thema Leitlinien. „Umfang und Komplexität der für die Schwerverletztenversorgung empfohlenen Leitlinien erschweren eine alltägliche und spezifische Nutzung. Ein Leitlinieninterface kann nach Eingabe von Fallparametern einen mit den Leitlinien konformen Behandlungsverlauf vorschlagen“, so die Forscher.

Das fünf­te Szenario „Literatur-Mining“ befasst sich mit der Bereitstellung aktueller Infor­mationen zu Behandlungsmaßnahmen. Auch bei der Entscheidung über eine mögliche Operation kann KI das Krankenhausteam unterstützen.

Im sechsten Szenario „OP-Risikoabschätzung“ berechnet das System aus den zur Verfü­gung stehenden Klinikdaten und den Patientendaten das individuelle Komplikations­risiko. Diese Information könnte das Team zur Entscheidung heranziehen. © hil/aerzteblatt.de

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