Arbeitsgruppe Big Data und KI

Ansprechpartner: PD Dr. J. Defosse

Arbeitsgruppe:
Dr. J. Weber
Dr. M Fritz
Dr. K. Hardt
C. Iasevoli
S. Al-Dabooni

Die Klinik für Anästhesiologie und operative Intensivmedizin verfügt mittlerweile seit 10 Jahren über ein PDMS System auf den Intensivstationen und hat Zugriff auf eine sehr große Menge an Daten. Zusätzlich besteht seit zwei Jahren ein digitales Dokumentationssystem in der Anästhesiologie, in dem mittlerweile >30.000 Patient*innen dokumentiert wurden. Wir möchten zukünftig verschiedene wissenschaftliche Fragestellungen sowohl retrospektiv als auch prospektiv mit den Datenbanken bearbeiten.

Aktuelle Projekte:
Prädiktoren eines postoperativen Delirs: Wir haben eine Pilotsudie mit 150 Patient*innen abgeschlossen und sind gerade in der Datenanalyse. Betrachtet wurden zum einen patientenabhängige Faktoren wie Vorerkrankungen und verschidene Scores, zum anderen aber auch faktoren wie hypotone Blutdruckphasen oder die Wahl des Narkoseverfahrens. https://drks.de/de/trial/DRKS0031157

Genderspezifische Unterschiede in der Beurteilung eines schwierigen Atemweges in der Anästhesiologie: Aktuell erfolgt eine retrospektive Datenanalyse über 10.000 Patient*innen und die Planung einer prospektiven Beobachtung.

Ansprechpartner:
Dr. J. Defosse
Dr. D. Keipke
PD Dr. T. Tjardes (Klinik für Unfallchirurgie)

Team:
N. Waloßek
A. Lotz
K. Hardt
B. Marche (Klinik für Unfallchirurgie)
PD Dr. S. Imach (Klinik für Unfallchirurgie)

Bei TraumAInterfaces handelt es sich um ein durch das BMG mit 2 Mio Euro gefördertes Forschungsprojekt zur Etablierung eines Spacherkennungssystems und dessen anschließende Weiterentwicklung mittels KI. In Kooperation mit der RWTH Aachen und dem Fraunhofer IAIS werden aktuell Schockraumeinsätze beobachtet um Fehlerquellen in der Informationsweitergabe detektiert und zusätzlich Sprachtranskripte verschiedenster Schockraumszenarien im Simulationszentrum erstellt. Gerade für die Erstellung von Sprachsamples sind wir auf die Mitarbeit der ganzen Klinik im SimLab Merheim angewiesen. Coronabedingt beschäftigen wir uns aktuell zusätzlich noch mit der Entwicklung einer virtuellen Schocksimulation.

Kooperationspartner:

• Klinik für Unfallchirurgie der Klinken Köln, PD. Dr. T. Tjardes
• Fraunhofer IAIS
• Klinik für Anästhesiologie RWTH Aachen
• Klinik für Psychologie RWTH Aachen
• TIME Research Area, RTWH Aachen

Literatur:
[Application of artificial intelligence systems in the emergency room : Do the communication patterns give indications for possible starting points? An observational study].Tjardes T, Meyer LM, Lotz A, Defosse J, Hensen S, Hirsch P, Salge TO, Imach S, Klasen M, Stead S, Walossek N.Unfallchirurgie (Heidelb). 2023 Jul;126(7):552-558.
doi: 10.1007/s00113-023-01326-9. 

Ansprechpartner Universität Witten/Herdecke: PD Dr. J. Defosse

Team:
PD Dr. T. Tjardes
Dr. J. Weber
Dr. M. Fritz

www.davina-projekt.de

Beschreibung:
Im Verbundprojekt DAVINA entsteht ein Prototyp für ein Clinical Decision Support System (CDSS), das Patientinnen und Patienten und Anästhesistinnen und Anästhesisten bei der individualisierten Anästhesieplanung unterstützt. Besonders bei älteren, multimorbiden Personen mit Polypharmazie erleichtert es die komplexe Entscheidungsfindung. Das CDSS ermöglicht Patientinnen und Patienten, Gesundheitsdaten strukturiert über ein Portal zu teilen und fördert den dialogorientierten Austauch nach dem Prinzip des Shared Decision Making. Ein virtueller Ansprechpartner (DAVINA) klärt über Anästhesieverfahren und über Risiken auf.
Nach Dateneingabe kombiniert das CDSS medizinische Leitlinien, statistische Analysen und erklärbare KI, um evidenzbasierte Therapieempfehlungen und Risikiprognosen zu erstellen.
Ziel ist die optimale Wahl des Narkoseverfahrens und die Vorhersage des Bedarfs postoperativer Intensivbetreuung. So werden Patient*innenteilnahme, Therapiequalität und Effizienz im Gesundheitswesen verbessert, während die Arbeitsbelastung des Personals sinkt.
Unser DAVINA-Projekt hat sich erfolgreich gegenüber mehr als 100 Anträgen um Fördermittel durchgesetzt. Wir freuen uns, dass wir dieses Vorhaben mit der Unterstützung des Bundesministeriums für Bildung und Forschung von 2025 bis 2029 umsetzen können (FKZ:13GW0762A).
Ziel ist es, die Ergebnisse in das MEDLINQ-AIMS zu integrieren, um sowohl Patientinnen und Patienten als auch Ärztinnen und Ärzten bei der Entscheidungsfindung zu helfen. Möchten Sie sich als Klinik oder Softwarehersteller an dem Projekt beteiligen – sprechen Sie uns gerne an!

Kooperationspartner:

• Firma Medlinq Softwaresysteme, Hamburg
• DIA42, Gesellschaft für digitale Medizinprodukte
• Fraunhofer ISST