Automatisierte Beatmung
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Projektbeschreibung
Die Beatmungstherapie auf der Intensivstation stellt ein hochkomplexes medizinisches Feld dar. Für jeden Patienten stehen zahlreiche individuelle physiologische Parameter sowie weitere Informationen aus dem Patientendatenmanagementsystem (PDMS) zur Verfügung.
Da oft nur kurze Entscheidungszeiträume zur Verfügung stehen, werden Beatmungstherapien häufig auf der Grundlage weniger Parameter getroffen.
Um medizinisches Personal zu entlasten, den Behandlungserfolg maßgeblich zu steigern und eine hochgradig personalisierte Therapie zu ermöglichen, können datengetriebene Modellierungsansätze genutzt werden. Speziell Deep-Learning-Methoden sind in der Lage, die umfassenden Informationsressourcen zunehmend digitalisierter Krankenhäuser auszuschöpfen, um ein ganzheitliches Bild zu erfassen und so die Therapieentscheidung zu unterstützen.
Ziel des Forschungsprojektes Hi-AI-R ist daher die Entwicklung eines KI-Expertenmodells mittels Knowledge-Based Reinforcement Learning. Diese Methode erlaubt neben der Nutzung moderner Deep-Learning-Architekturen den Einsatz sogenannter Guard Rails. Letztere werden auf Basis medizinischen Expertenwissens sowie etablierter klinischer Regelwerke zur lungenprotektiven Beatmung erstellt und gewährleisten somit eine optimale, sichere und personalisierte Behandlung.
Im weiteren Verlauf des Forschungsprojektes sollen moderne Beatmungsgeräte, die bereits heute automatisiert Therapieeinstellungen vornehmen können durch den Einsatz datengetriebener Methoden weiterentwickelt werden.
Projektziele
- Entlastung und Entscheidungsunterstützung: Entlastung des medizinischen Personals bei Therapieentscheidungen durch ein KI-Expertenmodell, das den physiologischen Ist-Zustand über die Einbindung von PDMS-Daten und krankenhausweiten Informationsströmen bestmöglich erfasst.
- Sichere KI-Integration: Verknüpfung von Deep-Learning-Verfahren mit regelbasierten Guard Rails zur garantierten Einhaltung medizinischer Leitlinien und protektiver Beatmungsstandards.
- Automatisierte Beatmung: Realisierung einer optimalen, personalisierten und automatisierten Beatmung von Intensivpatienten in einem geschlossenen Regelkreis (Closed-Loop-System).
Projektpartner
- Universitätsklinikum Erlangen, Anästhesiologische Klinik
- Fritz Stephan GmbH
- LOWTeq GmbH