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Intensivstation: Früher bei Kreislaufversagen intervenieren

Intensivstation
Gezielte Alarme vor dem Kreislaufversagen

Alarm intensivstation kreislaufversagen ETH Zürich
Mit der neuen Methode ließe sich die Anzahl der Alarme auf einer Intensivstation auf ein Zehntel reduzieren (Bild: Taechit/stock.adobe.com)
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Forschende entwickeln eine Methode, mit der sie anhand von Vitalwerten der Patienten mit hoher Zuverlässigkeit ein drohendes Kreislaufversagen vorhersagen und Alarm geben können. Medizinisches Personal auf der Intensivstation ist dadurch in der Lage, früher zu intervenieren.

Inhaltsverzeichnis

1. Alarm auf der Intensivstation: Bei Problemen frühzeitig intervenieren
2. Normale Daten der Intensivstation reichen für gezielten Alarm aus

Patienten auf der Intensivstation eines Klinikums stehen unter genauer Beobachtung: Vitalwerte wie Puls, Blutdruck und Blutsauerstoffsättigung werden laufend gemessen und bei Bedarf Alarm ausgelöst. So haben die Ärzte und Pfleger eine Fülle von Daten zur Beurteilung des Gesundheitszustands der Patienten zur Verfügung. Dennoch ist es nicht einfach, aus diesen Informationen Prognosen zur weiteren Entwicklung des Zustands abzuleiten oder lebensbedrohliche Veränderungen weit voraus zu erkennen.

Alarm auf der Intensivstation: Bei Problemen frühzeitig intervenieren

Forschende der schweizerischen ETH Zürich und des Inselspitals, Universitätsspital Bern, haben nun eine Methode entwickelt, welche die verschiedenen Vitalwerte sowie weitere medizinisch relevante Informationen über einen Patienten miteinander kombiniert. Dadurch kann ein kritisches Kreislaufversagen mehrere Stunden vor dem Eintreten vorausgesagt werden. Ziel ist es, in Zukunft mit der Methode die Vitalwerte im Krankenhaus in Echtzeit auszuwerten und das behandelnde Personal vorzuwarnen. Dieses kann somit frühzeitig geeignete Maßnahmen einleiten und Leben retten.

Die Entwicklung dieses Ansatzes ermöglichte ein umfangreicher Datensatz der Universitätsklinik für Intensivmedizin des Inselspitals. Diese begann 2005 als erste große Intensivstation in der Schweiz, detaillierte und zeitlich hochaufgelöste Daten von Intensivpatienten in digitaler Form zu speichern.

Für die Studie verwendeten die Forschenden Daten von 36 000 Aufenthalten auf der Intensivstation in anonymisierter Form und analysierten diese mit Methoden des maschinellen Lernens. „Die so entwickelten Algorithmen und Modelle konnten im genutzten Datensatz 90 Prozent aller Kreislaufversagen vorhersagen. In 82 Prozent aller Fälle erfolgte die Vorhersage mindestens zwei Stunden im Voraus, womit den Ärzten Zeit für eine Intervention geblieben wäre“, sagt Gunnar Rätsch, Professor für Biomedizininformatik an der ETH Zürich.

Normale Daten der Intensivstation reichen für gezielten Alarm aus

Für eine sichere Vorhersage reichen jedoch auch wenige Messdaten aus. „Wir konnten allerdings zeigen, dass bereits zwanzig Messgrößen für eine genaue Vorhersage ausreichen. Dazu gehören unter anderem Blutdruck, Puls, verschiedene Blutwerte, das Alter sowie die verabreichten Medikamente“, erklärt Karsten Borgwardt, Professor für Data Mining an der ETH Zürich.

Die Studie zeigte darüber hinaus, dass sich mit der neuen Methode die Anzahl der Alarme auf einer Intensivstation auf einen Zehntel reduzieren ließe. Es gäbe dann nur noch wenige, dafür hochrelevante und frühzeitige Alarme.

Ein erster Prototyp des Systems existiert bereits. Dessen Verlässlichkeit muss nun in klinischen Studien nachgewiesen werden.

Kontakt:
ETH Zürich
Rämistr. 101
8092 Zürich
Schweiz
Tel.: +41 44 632 42 44
Website: www.ethz.ch

www.nature.com/articles/s41591–020–0789–4

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