Die Fachhochschule Dortmund ist Teil eines Zusammenschlusses von renommierten medizinischen Einrichtungen und innovativen kleinen und mittelständischen Unternehmen aus verschiedensten Disziplinen. Das Netzwerk entwickelt einen zukunftsweisenden ganzheitlichen Workflow für ein nicht-invasives Patient*innen-Monitoring. Prof. Dr. Sebastian Zaunseder vom Fachbereich Informationstechnik der FH Dortmund steuert dem Netzwerk sein Know-how in biomedizinischer Messtechnik und Datenverarbeitung bei.
Für Ärzt*innen und Pflegepersonal ist der Klinikalltag mitunter von Hektik und emotionaler Belastung geprägt. Kritische Situationen werden teilweise spät erkannt, schwierige Entscheidungen müssen oft auf Grundlage von teilweise unvollständigen Rohdaten unter Stress getroffen werden. Hinzu kommt, dass Methoden und Technik teilweise nicht mit der technischen Entwicklung der letzten Jahre Schritt gehalten haben: Bei der Ermittlung vieler physiologischer Parameter sind noch immer invasive Verfahren der Standard, obwohl das – gerade im Bereich der Intensivmedizin – häufig zu einer besonderen Belastung und Gefährdung der zu behandelnden Personen führt.
KI warnt frühzeitig
In den von den Partnern in einem interdisziplinären Austausch entwickelten Verfahren kommen verbesserte, nicht-invasive Methoden zur belastungsarmen und vollständigeren Erhebung von Vitalparametern (z. B. Blutdruck, Herzfrequenz, Sättigung) zum Einsatz. Diese laufend erhobenen Informationen über den Zustand der Patient*innen sollen drahtlos in eine Cloud übermittelt und dort durch eine Künstliche Intelligenz (KI) beurteilt sowie mit Grenzwerten abgeglichen werden, die zuvor individuell für den Patienten bestimmt wurden.
Die KI ist dann in der Lage, schnell und präzise auf kleinste Veränderungen des Zustands des Patienten zu reagieren und frühzeitig vor kritischen Ereignissen zu warnen sowie Handlungsoptionen vorzuschlagen. Die einzelnen Komponenten dieser neuen Verfahren bieten so zum einen eine Entlastung für die zu behandelnden Personen, zum anderen aber auch eine Hilfestellung bei therapeutischen Entscheidungen.