Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISSTIm DAVINA-Projekt möchten wir ein wegweisendes Clinical Decision Support System (CDSS) entwickeln, das aktiv Anästhesisten und Patienten in der individuellen Anästhesieplanung unterstützt. Ziel ist es, dass Patientinnen und Patienten ihre Gesundheitsdaten über ein benutzerfreundliches Portal teilen können, während unsere virtuelle Ansprechperson »Davina« sie über verschiedene Anästhesieverfahren und deren Risiken aufklärt. Das CDSS soll medizinische Leitlinien und KI-gestützte Analysen nutzen, um präzise, evidenzbasierte Therapieempfehlungen zu erstellen. Hiermit beabsichtigen wir, die Patientenbeteiligung zu stärken, die Qualität der Therapieplanung zu erhöhen und die Arbeitsbelastung des medizinischen Personals zu reduzieren.
DAVINA: Datengetriebene Anästhesie-Verfahrens-Individualisierung der Narkoseplanung
Die Herausforderung
Der demografische Wandel und der Fachkräftemangel im Gesundheitswesen stellen erhebliche Herausforderungen dar, insbesondere in der Betreuung älterer Patienten mit mehreren Krankheiten (Multimorbidität). Hier wird eine präzise Einschätzung der postoperativen Überwachungsbedürfnisse benötigt, die über die gängigen Verfahren hinausgeht. Aktuelle Entscheidungen zur Anästhesie – dem Verfahren zur Schmerzausschaltung während der Operation – erfordern die Berücksichtigung vieler komplexer Faktoren, wie früherer Erkrankungen und aktueller Medikation. Oft sind ältere Patienten mit einer Flut an Informationen konfrontiert, die sie in stressigen Momenten überfordern kann.
Trotz vielversprechender Entwicklungen in der Künstlichen Intelligenz (KI), die eine Unterstützung bieten könnte, ist deren Anwendung im Klinikalltag noch nicht etabliert. Herausforderungen wie ungenaue Algorithmen, Skepsis gegenüber komplexen KI-Modellen und rechtliche Hürden hemmen den Fortschritt. Daher besteht ein dringender Bedarf, innovative Lösungen zu entwickeln, die gezielt auf die Bedürfnisse dieser Patienten eingehen und die Qualität der Gesundheitsversorgung entscheidend verbessern.
Unsere Leistung
Um das Clinical Decision Support System (CDSS) zu entwickeln, verfolgt das Fraunhofer ISST einen integrativen Ansatz, der regelbasierte Entscheidungssysteme mit vertrauenswürdiger Künstlicher Intelligenz kombiniert. Ziel ist es, die patientenspezifische, informierte Einwilligung zu verbessern und Anästhesisten bei medizinisch validen Entscheidungen für die peri- und postoperative Phase zu unterstützen. In enger Zusammenarbeit mit allen Konsortialpartnern wird das Funktionsmuster erforscht und implementiert. Dabei werden Daten aus bestehenden klinischen Dokumentationssystemen mit medizinischen Leitlinien kombiniert, um bedarfsgerechte Entscheidungsunterstützung zu bieten. Die vielfältige Expertise im Konsortium ermöglicht eine agile Forschung und Entwicklung, die Wirtschaftlichkeit und rechtliche Konformität während des gesamten Entwicklungsprozesses berücksichtigt.
Das Ergebnis
Das Clinical Decision Support System (CDSS) führt zu einer signifikanten Verbesserung der Patientenbeteiligung in der Anästhesieverfahrensplanung. Es ermöglicht Patienten, therapierelevante Informationen über ein benutzerfreundliches Portal strukturiert einzugeben und sich gezielt auf ihre Aufklärungsgespräche vorzubereiten. Durch die Integration vertrauenswürdiger Künstlicher Intelligenz wird eine präzise Datenanalyse unterstützt, die eine individualisierte und patientenzentrierte Therapieplanung in der Alterstraumatologie fördert. Diese Maßnahmen verbessern die Entscheidungsfindung und berücksichtigen die spezifischen Bedürfnisse älterer Patienten, wodurch die Qualität der Gesundheitsversorgung insgesamt gesteigert wird.
Die Partner
- MEDLINQ Softwaresysteme GmbH
- DiA42 - Gesellschaft für digitale Medizinprodukte mbH
- Private Universität Witten/Herdecke gGmbH; Lehrstuhl für Anästhesiologie II, Witten
Die Förderung
- Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung
- Förderkennzeichen: 13GW0762 A-D
- Laufzeit: 03/2025-02/2028
