Big Data: Frühwarnsystem für die Intensivstation

Zwar überwachen auf modernen herzchirurgischen Intensivstationen eine Vielzahl von Messinstrumenten fortlaufend die Körperfunktionen und Kreislaufparameter der Patienten. Zugleich ist es aber auch für erfahrene Ärzte kaum möglich, unter den vielen kontinuierlich ermittelten Überwachungsdaten frühzeitige Anzeichen für Komplikationen „herauszulesen“, bevor es zu echten Symptomen kommt“, berichtet Professor Alexander Meyer, Arzt und Informatiker am Deutschen Herzzentrum Berlin (DHZB), der mit seinem Team die neue Software dazu entwickelt hat. 

„Wir haben eine Software mit den gespeicherten und anonymisierten Daten von Tausenden Patienten am DHZB trainiert, damit diese immer besser Nachblutungen und akutes Nierenversagen vorhersagen konnte", erzählt er. „Dadurch konnten Ärzte rechtzeitig eingreifen und so die Auswirkungen dieser potenziell lebensbedrohlichen Zustände durch entsprechende therapeutische Maßnahmen abmildern oder sogar ganz verhindern und damit Leben retten."

Die Systeme wurden in den Intensivstationen des DHZB seit April 2018 im realen Klinikbetrieb erprobt und wollen nun in die zertifizierten Medizinprodukte namens X-C-Bleeding und X-C-Renal-Injury überführt werden, die X-Cardiac vermarktet. 

Mittelfristig sind weitere Produkte geplant: „Das Prinzip der Früherkennung postoperativer Komplikationen auf der Basis von Big Data und mithilfe KI lässt sich natürlich auch auf andere chirurgische Disziplinen mit ihren jeweils spezifischen Komplikationen erweitern", so Meyer. Er zeigt sich überzeugt, dass damit nicht nur die Sterblichkeit nach Operationen, sondern auch die Verweildauer der Patienten auf der Intensivstation erheblich reduzieren werden könne. Zugleich erhöhe das auch Wirtschaftlichkeit der Kliniken.  

Meyer kam über die Informatik zur Medizin: nach einer Berufsausbildung zum Fachinformatiker war er zwei Jahre als Softwareentwickler tätig, bevor er ein Medizinstudium aufnahm. Am Herzzentrum Berlin baute er die „Arbeitsgruppe  Medical Data Science“ auf und ist seit Mitte 2020 für die Digitalisierung in der Medizin verantwortlich. Im Dezember 2020 wurde er auch zum Professor für „Clinical Applications of AI and Data Science“ an der Charité – Universitätsmedizin Berlin berufen. 

Möglich wurde die Innovation jedoch zunächst durch ein Stipendium des BIH Charité Clinician Scientist Programms, das Meyer erlaubte, während der Entwicklungs- und Testphase die Hälfte seiner Arbeitszeit in der Forschung zu verbringen. Anschließend halfen das Validation Fund Spark-Programm sowie das „Digital Health Accelerator“-Programm des BIH,  das Projekt aus der reinen Wissenschaft in die Anwendung und Vermarktung zu überführen und einen Geschäftsführer für das geplante Start-up zu finden.

„Unsere Mission am BIH ist die klinische Translation: Kritische Situationen im klinischen Alltag sollen hinterfragt werden, gefundene Lösungen wieder zurück in die Anwendung gelangen", erklärt Professor Christopher Baum, Vorsitzender des BIH Direktoriums und Vorstand für den Translationsforschungsbereich der Charité.  Das 2013 gegründete BIH wird zu 90 Prozent vom Bundesforschungsministerium und zu zehn Prozent vom Land Berlin gefördert. 

Die Studie zur retrospektiven Validierung des Systems zur Vorhersage postoperativer Blutungen hat das Team um Alexander Meyer in der Zeitschrift „Lancet Respiratory Medicine“ veröffentlicht.

Die Bewertung des Systems zur Früherkennung des akuten Nierenversagens publizierten die Wissenschaftler im „nature partner journal (npj) Digital Medicine“.

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