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 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. Die wissensbasierten Modelle für die hämatologische und die renale Organdysfunktion haben wir bereits entwickelt und veröffentlicht (siehe Publikationen).
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Projektdetails
Verantwortliche Personen
Projektlaufzeit
Start: Oktober 2020
Ende: Dezember 2023
(Analysen laufen noch)
Kooperationspartner
Klinik für Pädiatrische Kardiologie und Pädiatrische Intensivmedizin, Medizinische Hochschule Hannover
Institut für Medizinische Informatik, Peter L. Reichertz Institut
Bioinformatik und Digital Health, Fraunhofer ITEM
Medisite GmbH
Förderung
Bundesministerium für Gesundheit
Förderkennzeichen: 2520DAT66C
Preise
Externe Links
Das, P., Wiese, L., Mast, M., Boehnke, J., Wulff, A., Marschollek, M., Bode, L., Rathert, H., Jack, T., Schamer, S., Beerbaum, P., Rübsamen, N., Karch, A., Groszweski-Anders, C., Haller, A., & Frank, T. (2024). An attention-based bidirectional LSTM-CNN architecture for the early prediction of sepsis. International Journal of Data Science and Analytics, 1–15. https://doi.org/10.1007/s41060-024-00568-z
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