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Medizin

Künstliche Intelligenz könnte Therapie­entscheidungen bei Sepsis verbessern

Dienstag, 23. Oktober 2018

/Kirill Gorlov, stockadobecom

London – Bekommen Intensivmediziner demnächst einen Kollegen mit künstlicher Intelligenz (AI) zur Seite gestellt, der ihnen zeigt, wie viel Flüssigkeit sie einem Sepsispatienten infundieren und wann der Zeitpunkt für einen Vasopressor gekommen ist? AI Clinician hat in einer retrospektiven Studie in Nature Medicine (2018; doi: 10.1038/s41591-018-0213-5) häufiger als seine menschlichen Kollegen die richtigen Entscheidungen getroffen.

Wenn Infektionen im Körper außer Kontrolle geraten, kommt es zu einer Sepsis. Der Patient ist für den Moment weniger durch den Angriff der Bakterien gefährdet als durch eine inadäquate Reaktion seines Körpers auf die Infektion. Es kommt zu einem schockartigen Zustand, weil das Blut in den Venen „versinkt“ und Flüssigkeit infolge einer erhöhten Permeabilität der Kapillaren ins Gewebe abfließt. Die Versorgung lebenswichtiger Organe ist akut bedroht und das Herz in seiner Pumpfunktion überfordert. Die Gegenmaßnahmen bestehen in Infusionen von Kochsalzlösungen (Volumentherapie) und in der Gabe von positiv inotropen Wirkstoffen (Vasopressoren).

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Die Prinzipien der Sepsistherapie sind natürlich jedem Intensivmediziner vertraut, doch die Frage, wie viel Flüssigkeit der Patient benötigt und wann der richtige Zeitpunkt für die Gabe von Vasopressoren gekommen ist, unterliegt häufig dem Fingerspitzengefühl des Klinikers, sprich seiner Erfahrung. Hier könnte die „künstliche Intelligenz“ selbst dem besten Kliniker überlegen sein, meint Anthony Gordon vom Department of Surgery & Cancer am Imperial College London. Ein Intensivmediziner sehe im Verlauf seines Lebens vielleicht 15.000 Sepsispatienten, an denen er sein Gefühl für die richtige Entscheidung schulen kann.

Der AI Clinician, den Gordon zusammen mit dem Computerspezialisten Aldo Faisal programmiert hat, kennt dagegen die Daten von 100.000 Patienten und er „erinnert“ sich an alle Fälle gleichermaßen, während Ärzte anfällig für eine selektive Wahrnehmung seien. Meist seien ihnen kürzlich aufgetretene oder ungewöhnliche Fälle präsent, nicht aber die Gesamtheit aller Patienten, meint Gordon.

Die beiden Wissenschaftler haben die Software AI Clinician zunächst mit den Daten von MIMIC-III „gefüttert“, einer US-Datenbank für Intensivpatienten. An 17.083 Patienten konnte AI Clinician lernen, welche Entscheidungen der Ärzte zum Überleben der Patienten geführt haben könnten und welche vielleicht falsch waren. Dabei konnte die Software auf 48 Variablen zurückgreifen, einschließlich der demografischen Daten der Patienten, dem prämorbiden Status, der Vitalfunktionen und allen Laborwerten. AI Clinician erfuhr, wie viel Flüssigkeit die Patienten erhalten hatten und wann die Entscheidung zur Gabe von Vasopressoren fiel.

Im Anschluss durfte AI Clinician sein Können an einer 2. Datensammlung (eICU Research Institute Database) beweisen. Sie enthält die Daten zu 79.073 Sepsispatienten und es gibt kaum Überschneidungen zu MIMIC-III. Gordon und Faisal ließen AI Clinician zu Beginn der Fälle über die Therapie entscheiden.

In den Fällen, in denen AI Clinician und die Kliniker übereinstimmten, überlebten die Patienten häufiger als in den Fällen, in denen die künstliche Intelligenz abwich. Die künstliche Intelligenz entschied sich dabei vielfach für eine geringere Gabe von Flüssigkeit und für die frühere Gabe von Vasopressoren.

Die beiden Forscher sind sich bewusst, dass eine retrospektive Analyse den Nutzen von AI Clinician nicht abschließend belegen kann. Ein Beweis könnte nur in einer prospektiven Studie erbracht werden, in der Intensivstationen mit und ohne einen AI Clinician gegenübergestellt würden. Dazu müsste die Software in der Lage sein, in Echtzeit ihre Einschätzung abzugeben und sie müsste sich im klinischen Alltag möglicherweise erst das Vertrauen seiner Kollegen erarbeiten. Ob und wann die Software kommerzialisiert werden wird, ist derzeit unklar. © rme/aerzteblatt.de

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