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„Klug verdrahtet“ : Eine Lebensretter-Maschine auf Station

Erreger mit tödlichem Potential: Oft sind Infektionen, ausgelöst mitunter von antibiotikaresistenten Bakterien, Auslöser einer Sepsis. Bild: AFP

Während bei einer lebensbedrohlichen Sepsis andernorts ein Algorithmus eine Therapie empfiehlt, warten Ärzte hierzulande noch darauf. Es geht um Zehntausende Menschenleben. Können Mediziner auf solche Hilfe verzichten?

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          So krass wie bei der Sepsis versagt das Gesundheitssystem bei nur wenigen anderen menschlichen Leiden. Vermutlich erkranken daran – unnötigerweise – jedes Jahr mehr Menschen als an Krebs. Auslöser sind oft relativ einfache Infektionen, Lungenentzündung beispielsweise oder Grippe. „Blutvergiftung“ sagt der Volksmund. Ein unpassender, vereinfachender Begriff für eine extrem gefährliche systemische Entzündung, bei der gleichzeitig viele Organe zu versagen drohen.

          Joachim Müller-Jung

          Redakteur im Feuilleton, zuständig für das Ressort „Natur und Wissenschaft“.

          Allgemein herrschen Unwissen, Unvermögen (vieler Ärzte) und Überforderung (bei Vorsorge und Früherkennung). Deutschlands Kliniken zählen weltweit zu denjenigen mit den meisten Kranken- und Intensivbetten und haben trotzdem doppelt so hohe Sterberaten (41 Prozent) wie etwa Australien oder die Vereinigten Staaten. Weltweit gesehen, steht Sepsis bei den Todesursachen an dritter Stelle. Bis zu 20 000 Sterbefälle jedes Jahr wären allein in Deutschland vermeidbar. Das Chaos hat System – in und außerhalb der Kliniken, wo die Sepsis meist ihren Anfang nimmt.

          Klug verdrahtet
          Klug verdrahtet

          Wenn der Mensch mit der Maschine – Intelligenzen im Labor

          Klug verdrahtet

          Während die Fachgesellschaften und Akademien hierzulande noch darum kämpfen, unter dem Dach des dem Bundesgesundheitsministerium zugeordneten Robert-Koch-Instituts dringende organisatorische Veränderungen in die Wege zu leiten, wird anderswo schon das „intelligente Sepsis-Management“ in den Kliniken getestet. Eine lernende Maschine des Imperial College London, die von den Medizinern dort schon ehrenhalber als „AI-Clinician“ (KI-Kliniker) bezeichnet wird, übernimmt die selbst für erfahrene Intensivmediziner schwierige Aufgabe, nach einer Sepsis-Diagnose die für den Patienten optimale Kombination von Flüssigkeit und Medikamentendosis zu ermitteln. Gefürchtet ist vor allem der septische Schock. Mitentscheidend fürs Überleben sind hier vor allem die Mittel zur Aufrechterhaltung des Blutdrucks, Vasopressoren, und die richtige Menge Infusionslösung.

          Vielen Ärzten fehlt Erfahrung, KI bringt sie mit

          Viele Ärzte verfügen nach Überzeugung der Autoren einfach nicht über genügend klinische Erfahrung, um in den entscheidenden Phasen die bestmöglichen Entscheidungen zu treffen und anhand der verfügbaren Daten das optimale Behandlungsregime einzuleiten. Und weil in den vergangenen zehn, fünfzehn Jahren auch keine neuen Behandlungen entwickelt wurden, so klagt das Team um Anthony Gordon in „Nature Medicine“ , hat man Kollege Computer als Assistenten angelernt. Mit einer Big-Data-Strategie und einem selbstlernenden Algorithmus (Reinforcement learning), wie er bereits in anderen KI-Systemen eingesetzt wird, hat man an Optimierungen getüftelt.

          Auf den Früherkennungst soll möglichst schnell die Therapie folgen.

          Zwei große Datensätze aus Dutzenden Kliniken und insgesamt fast hunderttausend Klinikpatienten waren die Basis dafür. Jeweils 48 klinische und persönliche Variablen des Patienten, von den Laborwerten bis zu den Medikamenten rund um die Sepsis-Therapie, wurden aus dem ersten Datensatz ausgewertet. Während der Trainingsphase wurden die unterschiedlichen Behandlungsstrategien gelernt, die das Überleben der Patienten am wahrscheinlichsten machen. Im zweiten Schritt sollte der „AI-Kliniker“ bei Tausenden Sepsis-Patienten selbst über die Behandlung entscheiden.

          „KI-Kliniker“ statistisch im Vorteil

          Das Ergebnis war wegen der Komplexität der zu treffenden Entscheidungen für die Wissenschaftler nicht überraschend: Die Sterblichkeit war mit der vom „AI-Kliniker“ vorgeschlagenen Vasopressoren-Dosis am niedrigsten. Ärzte nahmen häufig zu niedrige Medikamentendosen. Die Überlegenheit der getesteten AI war nicht gewaltig, das Resultat bedeutet auch nicht, dass der AI-Kliniker in jedem Einzelfall die richtige Entscheidung trifft. Aber sollte, so meinen die Autoren zu Recht, die KI die Sterblichkeit statistisch schon um wenige Prozent senken können, „würde man immerhin Zehntausende Patienten vor dem Tod bewahren“.

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