KI&Optimierung

Intelligente Steuerung von Intensivkapazitäten

Die Herausforderung

Das Management von Intensivstationen beeinflusst maßgeblich den Heilungsprozess von Patienten*innen. Die Kapazitäten der Intensivstationen sind aber aufgrund des hohen Versorgungs- und Personalbedarfs sehr limitiert. Unvorhersehbare Notfälle, die neben den Patient*innen mit geplanten Operationen versorgt werden müssen und eine ungewisse Verweildauer verkomplizieren das Management der Intensivkapazitäten. Die verantwortlichen Koordinatoren*innen einer Intensivstation müssen unter den sich ständig verändernden Bedingungen eine dynamische Strategie für die Aufnahme und Verlegung von Patienten etablieren, um möglichst allen Schwerstkranken eine intensivmedizinische Behandlung zu ermöglichen.

Wie wir helfen werden

Im Projekt KISIK beschäftigt sich XITASO zusammen mit den Partnern vom Universitätsklinikum Augsburg und der Universität Augsburg damit, wie künstliche Intelligenz und insbesondere Prognosen über die Verweildauer und die Wiederaufnahmewahrscheinlichkeit von Patient*innen die Entscheidungen der Intensivkoordinator*innen erleichtern können. Wir betten dabei die Prognosen der KI in ein Entscheidungsunterstützungssystems ein, das wir dann im Klinikbetrieb auf Anwendbarkeit, Akzeptanz und Wirksamkeit untersuchen. Dabei achten wir insbesondere auf die Erklärbarkeit der Prognosen (XAI), ihre Visualisierung und die Benutzerfreundlichkeit des Gesamtsystems. In diesem Zusammenhang bringt die XITASO ihre ausgewiesene Expertise im innovativen Softwareengineering mit agilen Entwicklungsmethoden insbesondere im Healthcare-Bereich ein.

Technologien

KI-Assistenzsystem Machine Learning Optimierung Data Analytics Usability Optimierung Decision Support Systems

Das Forschungsprojekt im Detail

Das Ziel des Projekts KISIK ist es, die ICU-Koordinator*innen in ihren komplexen Entscheidungen im klinischen Alltag zu unterstützen und damit eine optimale Patient*innenbetreuung zu gewährleisten. Dadurch soll die Auslastung der Intensivstation optimiert und die Anzahl an kurzfristig verschobenen Operationen sowie vorzeitigen Verlegungen reduziert werden.

Dazu entwickeln XITASO und die Projektpartner KI-basierte Algorithmen zur Entscheidungsunterstützung bei der Steuerung von Intensivkapazitäten, etwa zur Vorhersage der Intensivpflicht, der Verweildauer und der Wiederaufnahmewahrscheinlichkeit.

XITASO ist dabei besonders interessiert an der Erklärbarkeit des Systems: die Ärzt*innen benötigen Transparenz darin, wie das System zu seinen Prognosen kam, um einerseits Vertrauen zu schaffen und andererseits ihre eigene medizinische Fachkenntnis in den Entscheidungsprozess einbringen zu können. Wir arbeiten deswegen insbesondere an Metriken, mit deren Hilfe wir die Prognosen der KI-Modelle erklären können (Explainable AI, XAI) und an der Visualisierung dieser Erklärungen. Letztere stellen eine besondere Herausforderung dar, da sie im stressigen Klinikalltag von den Benutzer*innen schnell und intuitiv erfasst werden müssen. Erschwert wird die Erklärbarkeit dadurch, dass die Prognosen oft auf komplexen Zusammenhängen zwischen den Vitaldaten des Patienten über einen gewissen Zeitraum basieren. Wir forschen dementsprechend dazu, wie die Erklärbarkeit der Prognosen unter diesen Umständen gewährleistet werden kann und leisten damit einen wichtigen Beitrag dazu, KI-basierte Entscheidungsunterstützung im Klinikalltag zu etablieren.

Der KISIK Demonstrator

Die Ärzte auf der Intensivstation müssen relevante Informationen auf einen Blick erfassen können. Dazu gehören die Diagnose, Alter und die Länge des bisherigen Aufenthaltes, sowie die im Forschungsprojekt entwickelten Vorhersagen zur verbleibenden Verweildauer und zur Wiederaufnahmewahrscheinlichkeit.

Unser erster Entwurf des KISIK Demonstrators zeigt die Möglichkeiten der Bedienoberfläche auf einem Tablet.

Auf Basis von Ideation und Usability Workshops zu Anforderungen von ICU Mitarbeitenden haben wir einen Demonstrator mit vielfältigen Funktionen und Möglichkeiten der individuellen Anpassung entworfen.

Projektbeteiligte und Förderung

Projektpartner

Universität Augsburg
Die Universität Augsburg (Prof. Brunner und Prof. Schiffels) befasst sich in Forschung und Lehre unter anderem mit der Planung und Analyse von strategischen und operativen Dienstleistungsprozessen im Gesundheitssektor, vor allem in Krankenhäusern. Das Modellieren, Analysieren und Optimieren von praxisrelevanten Problemstellungen durch quantitative Verfahren stehen im Vordergrund. Zentrale Fragestellungen befassen sich mit dem Prozess-, Ressourcen-, Qualitäts- und Informationsmanagement. Die Aufgabe der Universität Augsburg im Projekt ist insbesondere die Einbringung der eigenen Expertise in den Bereichen Machine Learning und Optimierung.

Universitätsklinikum Augsburg
Das Universitätsklinikum Augsburg ist das einzige Krankenhaus der Maximalversorgung in Bayerisch-Schwaben und mit etwa 1750 Betten eines der größten Krankenhäuser Deutschlands. Dort arbeiten circa 2500 Mitarbeiter im Bereich der Pflege, welche zu planen und zu steuern sind. Im Projekt ist das UKA Praxispartner und stellt damit die Verbindung zum klinischen Setting her. Die Aufgabe des UKA im Projekt ist insbesondere die Vermittlung der Rahmenbedingungen sowie der Anforderungen bezüglich der Pflegepersonalplanung am UKA.

Projektförderer

Bundesministerium für Bildung und Forschung

Förderprogramm

KI-basierte Assistenzsysteme für prozessbegleitende Gesundheitsanwendungen

Projektträger

VDI/VDE Innovation + Technik GmbH

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