Forschungszentrum Jülich GmbH
Projektpartner im Konsortium SMITH
Selbstlernende Computersysteme, die Ärztinnen und Ärzten helfen, am Krankenbett schnell die bestmöglichen Entscheidung zu treffen, basieren auf sog. virtuellen Patientenmodellen: Mithilfe Künstlicher Intelligenz lernen solche Modelle, in den Datenkolonnen der Patientinnen und Patienten versteckte Vorboten für kritische Situationen zu erkennen – z.B. für ein drohendes akutes Lungenversagen. Da solche Modelle eine hohe Anzahl von Konfigurationsparametern haben, erfordert es den Einsatz von Hochleistungsrechnen, um Krankheitsverläufe auf Intensivstationen einschätzen und möglichst zuverlässig vorhersagen zu können. Das FZJ ist eines der größten interdisziplinären Forschungszentren Europas. Mit dem „Jülich Supercomputing Centre“ verfügt es über langjährige Erfahrungen im Hochleistungsrechnen und in der Analyse großer und komplexer Datenmengen.
Der Standort FZJ hat sich – zusammen mit anderen Partnern der Medizininformatik-Initiative – an einem bereits abgeschlossenen Anwendungsfall beteiligt, der den Mehrwert von IT-Lösungen und Datenanalysen für eine bessere Versorgung aufzeigt:
- Intensivmedizin: Automatisiert sucht ein Frühwarnsystem in den Routinedaten der Patientinnen und Patienten nach Vorboten eines akuten Lungenversagens. Wird das System fündig, sendet es eine Nachricht auf die Dienst-Smartphones der behandelnden Ärztinnen und Ärzte. So können sie therapeutische Maßnahmen schneller einleiten – und Leben retten.
Wichtig für den Erfolg der Medizininformatik ist auch die Ausbildung des wissenschaftlichen Nachwuchses. An der Schnittstelle von Lebenswissenschaften, Medizin und Informatik bieten das FZJ und die RWTH Aachen gemeinsam den Studiengang „Simulation Sciences“ an.
Intensivmedizin
Das Forschungszentrum Jülich (FZJ) hat innovative IT-Lösungen für die Analyse von Patientendaten entwickelt. Sie ermöglichen einem selbstlernenden Computersystem große Datenmengen zu analysieren und darin versteckte Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Ausgestattet mit Künstlicher Intelligenz wurde das System darauf trainiert, die auf Intensivstationen laufend erfassten Patientendaten nach Vorboten eines akuten Lungenversagen zu durchsuchen. Wird das System fündig, alarmiert es unverzüglich die Behandelnden, damit sie lebensrettende Maßnahmen schneller einleiten können.
Medizininformatik-Initiative: ASIC - Algorithmische Überwachung in der Intensivversorgung
Film: Digitale Assistenz am Krankenbett