Ein Lernendes und Interoperables, Smartes Expertensystem für die pädiatrische Intensivmedizin (ELISE)

Grunddaten zu diesem Projekt

Beschreibung

Das ELISE-Projekt widmet sich der Entwicklung eines digitalen klinischen Entscheidungsunterstützungssystems (CDSS) für die pädiatrische Intensivmedizin zur Optimierung von diagnostischen und therapeutischen Routineprozessen in der pädiatrischen Intensivmedizin. Gerade dort ist ein frühzeitiges Erkennen und Antizipieren von lebensbedrohlichen Erkrankungsprozessen entscheidend, denn die pädiatrische Intensivmedizin ist ein komplexer wissens- und erfahrungsbasierter Bereich, der das medizinische Personal kontinuierliche herausfordert. Alle diagnostischen und therapeutischen Maßnahmen sind aufgrund der altersspezifischen Entwicklungsstadien von Kindern und der heterogenen, teils seltenen Erkrankungen innerhalb dieser Patientenpopulation von sehr individuellen Variationen geprägt. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, haben wir ELISE entwickelt, das Kliniker/-innen bei der frühzeitigen Erkennung des Systematischen Inflammatorischen Response-Syndroms (SIRS), der Sepsis und den damit verbundenen Organdysfunktionen (d.h. hepatische/ hämatologische/ respiratorische/ renale/ kardiovaskuläre Organdysfunktion) unterstützen kann. Das ELISE CDSS besteht aus mehreren, zielzustandsspezifischen, wissensbasierten Erkennungsmodellen und datengetriebenen Vorhersagemodellen. Diese Modelle werden entwickelt und auf ihre diagnostische Genauigkeit (d. h. gemessen an Sensitivität und Spezifität) geprüft, bevor sie validiert werden. Sobald sie eine akzeptabel hohe Genauigkeit bei der Erkennung und/oder Vorhersage von diagnostischen Ereignissen erreicht haben, können diese Modelle in eine Routineanwendung des CDSS für die pädiatrische Intensivmedizin integriert werden.