Die Sepsis, allgemein als Blutvergiftung bekannt, stellt weltweit eine bedeutende Ursache für Todesfälle dar. Deutschland ist dabei besonders betroffen, denn statistisch stirbt hier alle sechs Minuten ein Mensch einen Sepsis-bedingten Tod. Die Früherkennung dieser lebensbedrohlichen Erkrankung ist daher von entscheidender Bedeutung.
Ein interdisziplinäres Forschungsteam, bestehend aus Fachleuten der Medizin, Naturwissenschaften und Informatik, hat einen bedeutenden Fortschritt erzielt. Sie haben ein KI-Modell entwickelt, das die Früherkennung, basierend auf einer einfachen Blutuntersuchung, ermöglicht.
Zusammenarbeit führender medizinischer Einrichtungen
Die Unikliniken Ostwestfalen-Lippe (OWL) und Leipzig sowie die Universitäten Bielefeld, Leipzig und Greifswald haben ihre Kräfte vereint, um dieses wegweisende Projekt voranzutreiben.
Die zeitnahe Diagnose ist schwierig, da sie oft erst spät erkannt wird. Jedoch zählt jede Minute bei der Behandlung dieser Krankheit. Professor Dr. Thorsten Kaiser von der Medizinischen Fakultät OWL leitet die Studie und betont die Bedeutung der Früherkennung. Das Forschungsprojekt „AMPEL“ am Universitätsklinikum Leipzig legte den Grundstein für das entwickelte Frühwarnsystem. Es basiert auf der Analyse von Millionen von Blutbildern, um verborgene Muster zu identifizieren, die auf eine Sepsis hinweisen könnten.
Der Beitrag von Daisy: KI revolutioniert die Sepsis-Früherkennung
Das entwickelte KI-Modell namens „DAISY“ ermöglicht eine zuverlässige Früherkennung von Sepsisrisiken anhand eines einfachen Blutbilds. Es berücksichtigt nicht nur die Konzentrationen von Blutzellen, sondern auch deren Erscheinungsbild. Das Uniklinikum OWL plant die Einführung von „DAISY“ als Teil eines digitalen Informations- und Alarmsystems. Dies soll nicht nur Sepsen, sondern auch andere lebensbedrohliche Zustände erkennen und sofortige Interventionen ermöglichen.
Das Frühwarnsystem wird kontinuierlich verbessert, um eine hohe Sensitivität bei minimalen Fehlalarmen sicherzustellen. Die engmaschige Überwachung der Patienten ist entscheidend für eine effektive Reaktion auf Frühwarnungen. Ein weiteres Forschungsteam an der TU Wien hat eine KI entwickelt, die Behandlungsvorschläge für Sepsis auf der Grundlage von Vitalwerten erstellt. Diese innovative Technologie hat bereits vielversprechende Ergebnisse gezeigt und könnte die Heilungsrate von Sepsis-Patienten verbessern.
