So lassen sich dank KI Blutvergiftungen (bei Kindern) schneller erkennen
Mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) hat ein internationales Forschungsteam neue Kriterien für die Diagnose von Blutvergiftungen definiert. Damit könnte die Früherkennung dieser gefährlichen Krankheit verbessert werden, wie das Universitäts-Kinderspital Zürich am Donnerstag mitteilte.
Bislang fehlten laut dem Kinderspital evidenzbasierte Kriterien für die Diagnose einer Sepsis, wie die Blutvergiftung in der Fachsprache heisst, bei Kindern. Dies obwohl weltweit jährlich rund 3 Millionen Kinder an Sepsis sterben und je dritte Kind, das eine Sepsis überlebt, zum Teil an schweren Langzeitfolgen leidet.
Erfolgreiches Big-Data-Projekt
Das internationale Forschungsteam unter Co-Leitung von Luregn Schlapbach vom Universitäts-Kinderspital Zürich wertete mithilfe Künstlicher Intelligenz Daten von über 3,5 Millionen an Sepsis erkrankten Kindern aus. Daraus leiteten sie Kriterien ab, um Sepsis bei Kindern zu diagnostizieren. Die Studie wurde in der Fachzeitschrift «Jama» veröffentlicht.
Die Forscherinnen und Forscher entwickelten aus den Daten den «Phoenix Sepsis Score», der den Schweregrad des Organversagens bei Kindern mit Sepsis rasch und zuverlässig erfasse, hiess es vom Universitäts-Kinderspital Zürich.
Dieses mehrjährige Projekt habe erstmals auch Daten aus Entwicklungsländern in Südamerika, Afrika und Asien verwendet. Die neuen Kriterien könnten deshalb in kleinen und grossen Spitälern, sowie in unterschiedlichen Gesundheitssystemen weltweit eingesetzt werden.
Quellen
(dsc/sda)
