KI-basiertes Tool reduziert Sterberisiko bei Krankenhauspatienten

Ein KI-basiertes System konnte das Risiko unerwarteter Todesfälle senken, indem es hospitalisierte Patienten mit einem hohen Risiko einer Verschlechterung ihres Gesundheitszustands identifizierte. Das ergab eine neue im Canadian Medical Association Journal (CMAJ) veröffentlichte Studie.

Forscher von Unity Health Toronto, ICES und der University of Toronto untersuchten nach dreijähriger Entwicklungs- und Testzeit die Wirksamkeit von CHARTWatch, einem KI-basierten Frühwarnsystem, das auf der Station für Innere Medizin des St. Michael’s Hospital eingesetzt wird.

Die Studie umfasste 13.649 Patienten im Alter von 55–80 Jahren, die eingeliefert wurden. Erstaunliches Ergebnis: In der CHARTWatch-Gruppe gab es weniger nicht-palliative Todesfälle als in der Vorinterventionsgruppe (1,6 % gegenüber 2,1 %).

 „Da KI-Tools in der Medizin zunehmend zum Einsatz kommen, ist es wichtig, dass sie sorgfältig evaluiert werden, um sicherzustellen, dass sie sicher und wirksam sind“, sagt Hauptautor Dr. Amol Verma, ein Kliniker und Wissenschaftler am St. Michael’s Hospital, Unity Health Toronto, und Temerty-Professor für KI-Forschung und -Ausbildung in der Medizin an der University of Toronto, Toronto, Ontario. „Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass KI-basierte Frühwarnsysteme vielversprechend sind, um unerwartete Todesfälle in Krankenhäusern zu reduzieren.“

Original Paper:

Clinical evaluation of a machine learning–based early warning system for patient deterioration | CMAJ

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