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In der Covid-Pandemie müssen viele Patienten invasiv beatmet werden. Die Zahl der verfügbaren Intensivbetten gilt als entscheidend für die medizinische Versorgung. Bildrechte: dpa

MedizinÄrzte in Dresden wollen Schwerkranke mit künstlicher Intelligenz besser beatmen

von Sina Peschke und Katrin Tominski, MDR SACHSEN

Stand: 01. Juli 2022, 11:08 Uhr

Invasive Beatmung war in der Corona-Pandemie für viele Menschen oft die letzte Hoffnung. Mediziner aus Dresden wollen mit künstlicher Intelligenz (KI), das Risiko der Beatmung jetzt minimieren. MDR SACHSEN sprach mit Dr. Jakob Wittenstein von der Poliklinik für Anästhesiologie und Intensivtherapie am Uniklinikum Dresden, der an der Entwicklung beteiligt ist.

Herr Wittenstein, Sie wollen die invasive Atmung von Schwerkranken mit künstlicher Intelligenz verbessern. Wie soll das funktionieren?

Der Zustand von Patienten, die auf eine invasive Beatmung angewiesen sind, kann sich relativ schnell ändern. Ärzte und Pfleger müssen sofort und schnell reagieren. Beim Atmen kommt es auf Sekunden an. Natürlich haben wir eine Vielzahl an Leitlinien. Nichtsdestotrotz wissen wir durch Beobachtungsstudien, dass ein Therapieerfolg maßgeblich von der Erfahrung und dem Wissen der Behandelnden abhängt.

Dr. Jakob Wittenstein (li.) möchte mit seinem Team der Intensivmedizin Dresden die Überlebenschancen beatmeter PatientInnen mit künstlicher Intelligenz verbessern. Bildrechte: Uniklinkum Dresden

An diesem Punkt möchten wir Ärzte und Pfleger mit einem Entscheidungshilfesystem unterstützen. Dies soll ganz konkret Empfehlungen geben, ob zum Beispiel das Atemzug-Volumen erhöht oder reduziert oder auch der Druck verändert wird. Der Vorteil der künstlichen Intelligenz liegt hier klar auf der Hand. Sie kann die ganze Zeit - so die Idee - beim kritisch kranken Patienten sein, und seinen Zustand überwachen, quasi lückenlos. Damit hat sie die Atmung der Patienten ständig im Blick.

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Doch Ärzte und Pfleger sind doch auch noch da!

Ärzte und Pfleger können nicht gleichzeitig kontinuierlich 24 Stunden überall sein. Wenn eine Entscheidung ansteht und die Experten überlegen, ob Variante A oder die Variante B besser ist, kann die KI helfen, durch die kontinuierliche Auswertung der ITS-Daten die Richtung zu erkennen und damit die optimalere Behandlung zu wählen.

Bildrechte: MDR/dpa

Klingt gut, doch wie soll die künstliche Intelligenz lernen, wann es wirklich kritisch wird?

Wir benutzen historische Daten, die aufgezeichnet und anonymisiert worden sind. Mit ihnen können die Algorithmen lernen. Dabei werden immer neue Daten eingespeist, mit denen sich das System selbst überprüft. Gleichzeitig gleichen wir die KI- Empfehlungen mit unseren eigenen menschlichen Einschätzungen ab. Das soll dann übrigens auch am Ende in der klinischen Anwendung so sein: Nicht die KI entscheidet, sondern Ärzte und Pfleger. Das Behandlungsteam nutzt die KI lediglich als Entscheidungshilfe.

Besteht die Gefahr, dass sich die Ärzte und Pfleger zu sehr auf die künstliche Intelligenz verlassen?

Diese Gefahr, die ist natürlich da. Um das zu verhindern, wollen wir die sogenannte erklärbare künstliche Intelligenz nutzen. Sie gibt zu jeder Empfehlung auch eine Begründung ab und erklärt warum der Algorithmus zu der jeweiligen Entscheidung gekommen ist. Letztendlich ist die künstliche Intelligenz wie eine Blackbox. Wir können nicht in die Köpfe unserer Mitmenschen hineingucken. Genauso ist es auch gar nicht so leicht für Nichtspezialisten, die Algorithmen der KI zu verstehen. 

Bildrechte: MDR/dpa

Stichwort Algorithmen in Navigationssystemen: Sie führen manchmal überall hin, nur nicht ans Ziel. Man verlässt sich blind darauf und landet am Ende in einer Sackgasse.

Das ist natürlich beim Fahren weniger schlimm als bei der Behandlung von kritisch kranken Patienten. Das ist uns völlig bewusst. Genau deswegen wollen wir in einem Sicherheitsnetz die Entwicklung der KI ständig überprüfen. So ist es ja auch vorgeschrieben. Das machen wir einerseits offline anhand bereits gesammelter Patientendaten und andererseits im geplanten Projekt online. In einer klinischen Studie kontrollieren wir direkt am Krankenbett die Empfehlungen auf ihre Wertigkeit. Perspektivisch, wenn unsere Software in der Klinik im Einsatz ist, wird auch immer weiter hinterfragt, inwieweit die Entscheidungen wirklich den Patienten und Patientinnen nutzen.

Mal ehrlich, Herr Wittenstein, ist die KI nicht auch interessant, weil auf dem Arbeitsmarkt der Mediziner gerade nichts so schwer zu finden ist, wie ein guter Anästhesist?

Das möchten wir ganz klar sagen. Es ist nicht unser Ziel, Fachärzte oder Pflegekräfte zu ersetzen. Im Gegenteil, uns geht es darum, die Behandlung der Patienten zu verbessern. Natürlich ist uns gewahr, dass sich bei Personalmangel der dynamische Zustand der Schwerkranken unter Umständen nicht engmaschig überwachen lässt. Gerade hier, kann die künstliche Intelligenz ja unterstützen. Kurzum: Unsere Vorstellung ist es auf keinen Fall, dass Personal durch KI ersetzt wird, sondern dass diese das Team vor Ort unterstützt, die Arbeit erleichtert und dem Patienten damit bessere Genesungschancen offeriert.

Wenn alles in den nächsten fünf Jahren so läuft, wie Sie sich das denken: Wie profitieren die Patienten genau?

Die Beatmungszeit ist maßgeblich für die Dauer des Aufenthalts auf der Intensivstation. Invasive Beatmung kann risikoreich und sehr anstrengend für den Körper sein. Damit die Atemmuskulatur nicht verkümmert und die Lunge keine großen Schäden nimmt, muss die Zeit der invasiven Beatmung auf einem Minimum gehalten werden. Unsere Hoffnung ist es, mithilfe der KI die Beatmung so optimal auf die Patienten einzustellen, dass sie schnellstmöglich wieder beendet werden kann. Damit hoffen wir die Überlebenschancen zu verbessern und Patienten schneller wieder auf die Beine zu helfen, dass sie die Intensivstationen bald verlassen können. Natürlich muss alles noch in großen klinischen Studien überprüft werden.

Schließen sie alle Patienten in diese Testphase ein oder nur bestimmte Krankheitsbilder?

In dieser Beobachtungsstudie geht es um invasiv beatmete Patienten. Die Diagnose ist hier nicht relevant.

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Wenn jemand künstliche Intelligenz einsetzt, ist damit ja oft eine Vision verbunden. Wovon träumen Sie beim Einsatz von KI in ihrem Arbeitsbereich, wenn sie 50 Jahre weiterdenken?

Auf den Intensivstationen werden unglaublich viele Daten gesammelt. Schwerkranke Patienten werden ja durch ganz verschiedene Maschinen unterstützt. Das sind ja längst nicht nur die Beatmungsgeräte, sondern diverse Pumpen, über die Medikamente gegeben werden, Organ- Ersatzverfahren, Herzkreislauf-Geräte. Es werden Vitalparameter gesammelt und das Team trägt noch eigene Informationen in ein elektronisches Patienten-Informationssystem ein. All' diese Daten müssen wir doch nicht nur ansehen, sondern können sie auch für KI-Unterstützungssysteme verwenden. Ärzte und Pfleger könnten somit vielleicht schneller reagieren, damit es gar nicht erst zu kritischen Zuständen kommt.

IntelliLung-Projekt

Das Projekt "Intelligente Lungenunterstützung für beatmete Patienten auf der Intensivstation" (IntelliLung-Projekt) im EU-Programm "HORIZON-HLTH-2021" ist nach eigenen Angaben die erste von der Technischen Universität Dresden koordinierte klinische Studie, für die die Europäische Union Gelder bewilligt hat. Die auf fünf Jahre angelegte Forschung wird mit insgesamt 5,98 Millionen Euro gefördert, wovon 1,8 Millionen Euro nach Dresden gehen. Die Mediziner in Dresden entwickeln das KI-Entscheidungshilfesystem zusammen mit dem Institut für Angewandte Informatik (InfAI) der TU Dresden.

MDR (kt)

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