Ein Lernendes und Interoperables, Smartes Expertensystem für die pädiatrische Intensivmedizin

Abkürzung: ELISE

 

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 kontinuierlich 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.

Projektdetails

Verantwortliche Personen

Julia Böhnke

Nicole Rübsamen

Projektleiter am IESM

Univ.-Prof. Dr. med. André Karch, MD

Projektlaufzeit

Okt 2020 - Dez 2023

Kooperationspartner

Bioinformatik und Digital Health, Fraunhofer ITEM (Entwickler/-innen der datengetriebenen Vorhersagemodelle)

Medisite GmbH (Softwareentwickler/-innen)

Pädiatrische Kardiologie und Pädiatrische Intensivmedizin, Medizinische Hochschule Hannover (Kliniker/-innen und Datenbereitsteller/-innen)

Institut für Medizinische Informatik, Peter L. Reichertz Institut (Entwickler/-innen der wissensbasieren Erkennungsmodelle und der datengetriebenen Vorhersagemodelle)

Institut für Epidemiologie und Sozialmedizin, Universität Münster (Epidemiologen/-innen)

Förderung

Bundesministerium für Gesundheit

Förderkennzeichen: 2520DAT66C

Förderungszeitraum: Oktober 2020 – Dezember 2023 (Analysen sind noch nicht abgeschlossen)

Preise

Niedersächsischer Gesundheitspreis 2021

Externe Links
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