Intelligente Zuordnung von Blutprodukten (AutoPiLoT)

Ressortforschung im Handlungsfeld „Digitalisierung“, Förderschwerpunkt „Digitale Innovationen“

Ressortforschung im Handlungsfeld „Digitalisierung“, Förderschwerpunkt „Digitale Innovationen“

AutoPiLoT steht für automatisierte und patientenindividuelle Blutproduktezuordnung und smartes Logistikmanagement in der Transfusionsmedizin.

Motivation

Aufgrund der demografischen Entwicklung ist künftig ein zunehmender Mangel an Blutkonserven zu erwarten. Der behandelnde Arzt bzw. die Ärztin muss bei der Entscheidung für ein Blutprodukt zahlreiche Parameter wie etwa den Gerinnungsstatus oder geplante Eingriffe berücksichtigen. Das Zuordnen von Blutprodukten und entsprechenden Patientinnen und Patienten ist ebenfalls sehr anspruchsvoll und basiert oft auf individuellen persönlichen Erfahrungen. Zudem ist es schwierig, die zu reservierenden Blutprodukte abzuschätzen. Durch den Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens sollen diese Herausforderungen angegangen und Entscheidungen optimiert und nachvollziehbarer gestaltet werden.

Ziele und Vorgehen

Um die Versorgungsqualität zu verbessern, sollen zum Zeitpunkt des Bedarfs eines Blutprodukts die vorhandenen Daten analysiert und ausgewertet werden. Dies geschieht mittels wissensbasierter Systeme, die mithilfe von KI Entscheidungen von Expertinnen und Experten nachahmen und Handlungsempfehlungen ableiten. Die so zu entwickelnden Module sollen anschließend in die vorhandenen Krankenhausprozesse integriert werden. Nutzende sollen die Möglichkeit bekommen, mit dem System zu interagieren, um beispielsweise auch un- oder teilstrukturiert vorliegende Patientendaten im Prozess berücksichtigen zu können. Die Qualität soll sichergestellt werden, indem das wissensbasierte System in einer abschließenden Evaluation parallel zum normalen Klinikbetrieb eingesetzt und getestet wird. Die Nutzungsfreundlichkeit soll ebenfalls evaluiert werden. Das Ziel des Projekts besteht darin, mithilfe des wissensbasierten Systems bei mindestens gleichbleibender Qualität einen Teil der Arbeitszeit des Fachpersonals einzusparen. Außerdem soll das System vom Fachpersonal als hilfreich empfunden, und dadurch Akzeptanz geschaffen werden. Patientinnen und Patienten sollen vom System profitieren, indem bessere bis hin zu optimalen Blutprodukten für alle zu Behandelnden identifiziert werden können. Mittels einer Smartphone-App sollen zudem weitere Spenderinnen und Spender gewonnen werden.

Perspektiven für die Praxis

Durch die im Projekt zu entwickelnden Modelle und wissensbasierten Systeme soll die Versorgung von Patientinnen und Patienten mit Bedarf an Bluttransfusionen verbessert werden. Durch die Anwendung von KI-Methoden können deutlich größere Datenmengen und damit kritische Parameter beachtet und somit bessere individuelle Entscheidungen getroffen werden. Gleichzeitig ergibt sich der Vorteil, dass Ressourcen wie Zeit des Fachpersonals sowie Blutprodukte effizienter genutzt werden können. Im Rahmen des Projekts entwickelte Handlungsabläufe, Behandlungspfade, Modelle und wissensbasierte Systeme sollen veröffentlicht und somit weiteren Forschungsprojekten und der allgemeinen Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt werden. Eine zu entwickelnde Smartphone-App soll ebenfalls als Open Source veröffentlicht werden. Ein Datenaustausch zwischen der Smartphone-App und der zukünftig nutzbaren elektronischen Gesundheitsakte wird angestrebt und über die Implementierung entsprechender Schnittstellen vorbereitet.

Fakten zum Projekt

Projektleitung

Universitätsmedizin Essen
Universitätsklinikum Essen
Prof. Dr. Peter Horn
Hufelandstr. 55
45147 Essen

Projektlaufzeit

01.04.2020 bis 30.09.2022

Projektbeteiligte

• Institut für Künstliche Intelligenz in
der Medizin, Essen
• Fachhochschule Dortmund

Das Projekt ist Teil des Forschungsschwerpunkts „Digitale Innovationen“ für die Verbesserung der patientenzentrierten Versorgung im Gesundheitswesen.

Ansprechperson

Dr. Mario Paterno

DLR Projektträger

projekttraeger-bmg@dlr(dot)de