KI-augmentierte perioperative klinische Entscheidungsunterstützung (KIPeriOP)

Motivation

Trotz medizinischer Fortschritte liegt die Sterblichkeit im Rahmen einer Operation seit zehn Jahren bei bis zu 0,8 Prozent. Fachleute erwarten, dass ein verbessertes Risikomanagement vor, während und nach der Operation die Sterblichkeit und dauerhafte Schädigungen reduzieren könnte. Klinische Handlungsleitlinien unterstützen die Entscheidungsfindung durch die Definition von Risikoparametern und die Bewertungen für Schädigungsrisiken. Das Projekt KIPeriOP setzt an dieser Stelle an und versucht, mit Hilfe einer KI-Lösung einen Beitrag zu leisten, verlässliche Vorhersagen möglicher Risiken im Rahmen von Operationen zu ermöglichen.

Ziele und Vorgehen

Das primäre Ziel des Projekts KIPeriOP ist es, ein digitales Entscheidungsunterstützungssystem (CDS) zu entwickeln, das vor und nach Operationen die Vorhersage und Dokumentation von Risikovorhersagen verbessert. Auf diese Weise sollen Nutzerinnen und Nutzer dabei unterstützt werden, klinische Handlungsleitlinien in der Praxis umzusetzen. Im Projekt sollen mit Hilfe von KI-Algorithmen zuverlässige und transparente Modelle zur Vorhersage von drohenden gesundheitlichen Schäden und den dafür relevanten Faktoren entwickelt werden. Die Algorithmen sollen anhand von Daten der beteiligten Kliniken validiert werden. Neben der algorithmisch-technischen Lösung soll auch untersucht werden, inwieweit bestehenden Handlungsleitlinien erweitert und innovative Lösungen zu Klinischen Entscheidungshilfen in klinische Abläufe und die Kommunikation mit den Patienten und Patientinnen integriert werden können.

Perspektiven für die Praxis

Ein wesentliches Ziel des Projekts liegt in der konkreten Verbesserung der patientenzentrierten Versorgung und der Optimierung der personalisierten Behandlung. Das Projekt kann dazu beitragen, das Risiko von Folgeschäden für Patientinnen und Patienten, die vor einem operativen Eingriff stehen besser abschätzen und frühzeitig Maßnahmen zur Risikominimierung ergreifen zu können. Zudem leistet das Projekt durch die Untersuchung ethischer, ökonomischer und Nutzer-spezifischer Aspekte einen wichtigen Beitrag zur Erhöhung der Akzeptanz von KI in der Medizin.