«Big Data» auf der Intensivstation

Auf der Intensivstation entstehen pro kritischem Patient pro Tag bis zu 100 GB Daten. Diese Daten sollen bald zur Sicherheit der Patienten im Spital beitragen: Im Rahmen eines vom Schweizerischen Nationalfonds (SNF) unterstützten Projekts entwickeln Forschende ein System, um auf Notfall- und Intensivstationen Fehlalarme zu erkennen, vor entstehenden Problemen zu warnen und damit frühzeitiges Eingreifen zu ermöglichen.

Puls, Sauerstoffsättigung, Blutwerte, Computer- und Magnetresonanztomographie - die Datenfülle ist gewaltig und braucht Zeit und Erfahrung, um darin Konstellationen zu erkennen, die auf ein hohes Komplikationsrisiko oder gar bereits beginnende Probleme hindeuten. Im Rahmen des Projekts «ICU Cockpit» arbeiten Forschende um Emanuela Keller von der Neurochirurgischen Intensivstation des Universitätsspitals Zürich zusammen mit der ETH Zürich und IBM Research daran, diese Analyse durch lernende Algorithmen zu beschleunigen und im hektischen Intensivstationsbetrieb besser erfassbar zu machen.

Grundlage waren Daten von 400 Patientinnen und Patienten, die vor der Weiterverarbeitung anonymisiert wurden, wie der SNF am Montag in einer Mitteilung festhielt. Hinzu kamen auch Videoaufnahmen. Auf Basis dieser Daten trainierten die Forschenden lernende Algorithmen, Fehlalarme von echten Komplikationen zu unterscheiden.

Den Anteil Fehlalarme zu reduzieren, würde es dem Fachpersonal erleichtern, kritische Situationen zu erkennen. Zudem sollen verschiedene Anwendungen des Systems frühzeitig vor epileptischen Krampfanfällen oder sekundären Hirnschädigungen warnen.