Künstliche Intelligenz soll individuelles OP-Risiko vorhersagen

Heidelberg – Einen „kognitiven medizinischen Assistenten“ entwickeln Wissenschaftler des Universitäts­klinikums Heidelberg. Er soll das Operationsrisiko des Patienten im Vorfeld erkennen, Therapieent­schei­dungen erleichtern und Komplikationen vorbeugen.

Ein Team der Kliniken für Anästhesiologie sowie für Allgemein-, Viszeral- und Transplantationschirurgie des Universitätsklinikums soll in den kommenden zwei Jahren einen Algorithmus darin trainieren, klini­sche Daten von Patienten mittels sogenannter Big-Data-Analysen auszuwerten. Der Algorithmus soll Muster erkennen und daraus individuelle Risikoprofile erstellen.

Der gemeinsam mit industriellen Partnern entwickelte Algorithmus soll so künftig eine fundierte Ent­scheidungshilfe bieten, um Komplikationen durch eine angepasste Behandlung und Versorgung zu ver­meiden.

„Das Komplikationsrisiko lässt sich durch Weiterentwicklung der chirurgischen Techniken und Narkose­verfahren nur zu einem gewissen Grad senken“, erläuterte Pascal Probst, Oberarzt an der Chirurgischen Universitätsklinik.

Man benötige dringend mehr Informationen darüber, welche Merkmale der Patienten mit erhöhtem oder reduziertem Komplikationsrisiko einhergehen würden, um Patienten in Zukunft individualisiert behan­deln zu können.

Das gibt nicht nur Patienten und Behandlungsteams mehr Sicherheit bei der Therapieentscheidung“, be­tonte der Projektleiter Jan Larmann, Oberarzt der Anästhesiologischen Universitätsklinik. Die möglichst exakte Einschätzung des Risikos habe auch einen ökonomischen Nutzen, so Larmann.

Das Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg fördert das Projekt mit zwei Millionen Euro.

hil