Ein Hamburger Start-up und die Deutsche Telekom haben eine KI entwickelt, die das Risiko einer Sepsis bei Intensivpatienten erkennen kann. Rund zehn Stunden vor einem Ausbruch soll die KI es berechnen können. Blutvergiftungen zählen mit 85.000 Toten im Jahr zu der dritthäufigsten Todesursache in Deutschland, am stärksten gefährdet sind Immungeschwächte. Das Ziel der Zusammenarbeit ist die Anzahl der Todesfälle zu verringern und das ärztliche Fachpersonal zu entlasten.

Der selbstlernende Algorithmus, entwickelt und trainiert von Telehealth Competence Center Analytics (TCC Analytics), lernt kontinuierlich dazu. Die Erfassung der Vitaldaten der Intensivpatienten erfolgt im Krankenhaus und die Analyse in der Open Telekom Cloud. Durch die frühzeitige Warnung vor einer drohenden Blutvergiftung soll die KI eine rechtzeitige Behandlung ermöglichen, was die Überlebenschancen der Intensivpatienten erhöhen soll. Professor Dr. André Scherag, stellvertretender Sprecher der Zentrumsleitung des Center for Sepsis Control and Care (CSCC), sieht den Einsatz der künstlichen Intelligenz kritisch: „Die bloße Erkennung bringt uns noch nicht weiter. Wenn die KI eine Behandlungsmethode für Patienten individuell berechnen könnte, wären wir einen ganzen Schritt weiter.“ Ebenfalls betont er, dass Sepsis auf Normalstationen teilweise ein größeres Problem darstellt, da diese Patienten nicht unter genauer Beobachtung stehen. „Auch funktionieren die Algorithmen in Deutschland nicht krankenhausübergreifend, da jedes ein eigenes System hat." Das stelle ein Problem für diese KI dar, wodurch der Einsatz nicht bald erfolgen könne.

Teaserbild: Selbstlernender Algorithmus erkennt Erkrankungsrisiko einer Sepsis // Bild: Casimir Ruttka

Die Autor:innen

Sophie Pfeffer

Casimir Ruttka