Auf Intensivstationen müssen unter hohem Zeitdruck komplexe Entscheidungen getroffen werden. Gleichzeitig fallen dort besonders viele medizinische Daten an: Herzfrequenz, Blutdruck, Beatmungsparameter, Laborwerte und zahlreiche weitere Messgrößen werden kontinuierlich erfasst. Die Herausforderung besteht darin, diese Daten so auszuwerten, dass sie im klinischen Alltag tatsächlich einen Mehrwert bieten. Genau hier setzt das neue Verbundvorhaben „Individualisierte Patientenmodelle in der Intensivmedizin“ (IPI) an.
Das Projekt verbindet medizinisches Wissen über Körperfunktionen mit mathematischen Modellen, intensivmedizinischen Patientendaten und Methoden der künstlichen Intelligenz. Ziel ist es, digitale Modelle einzelner Patientinnen und Patienten zu entwickeln, die Ärztinnen und Ärzte bei der Einschätzung von Krankheitsverläufen und bei Therapieentscheidungen unterstützen können. Solche Modelle werden häufig als „digitale Zwillinge“ bezeichnet. Gemeint ist dabei nicht einfach ein digitales Abbild des Menschen, sondern ein mathematisches Modell, das wichtige Körperfunktionen individuell beschreibt. In der Intensivmedizin könnte ein solches Modell dazu beitragen, kritische Veränderungen früher zu erkennen, nicht direkt messbare physiologische Werte besser abzuschätzen oder die Wirkung von Therapien genauer vorherzusagen.
Gefördert wird das Verbundvorhaben im Programm „Mathematik für Innovationen“ des Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt mit rund 1,1 Millionen Euro. Beteiligt sind Arbeitsgruppen der Universität Bonn, des Universitätsklinikums Bonn, der Technischen Universität Berlin und der TU Bergakademie Freiberg.
„Die Intensivmedizin ist für diese Forschung besonders interessant“, sagt Prof. Jochen Garcke vom Institut für Numerische Simulation der Universität Bonn und Koordinator des IPI-Verbundes. „Hier treffen komplexe Krankheitsverläufe auf eine sehr hohe Datendichte. Das ist ein ideales Umfeld, um zu untersuchen, was moderne mathematische Analyseverfahren heute leisten können.“
Am Universitätsklinikum Bonn wird das Projekt von Prof. Dr. Sven Zenker geleitet. Er ist Ärztlicher Leiter der Stabsstelle Medizinisch-Wissenschaftliche Technologieentwicklung und -koordination sowie Leiter der Arbeitsgruppe Angewandte Mathematische Physiologie in der Klinik und Poliklinik für Anästhesiologie und Operative Intensivmedizin. Für ihn geht es vor allem darum, medizinisches Wissen über krankhaft veränderte Körperfunktionen mit den umfangreichen Daten aus der Versorgung so zu verknüpfen, dass daraus verlässliche und klinisch relevante Aussagen für einzelne Patientinnen und Patienten entstehen.
Zenker betont, dass digitale Modelle nicht nur Vorhersagen liefern dürfen, sondern auch zeigen müssen, wie belastbar diese Aussagen sind und wo ihre Grenzen liegen. Deshalb beschäftigt sich das Projekt besonders mit der Frage, wie Unsicherheiten zuverlässig berechnet und sichtbar gemacht werden können. Denn medizinische Daten sind nie vollständig, Messwerte schwanken, und auch das beste Modell bildet die Wirklichkeit nicht vollständig ab. Für den Einsatz in der Versorgung sei deshalb entscheidend, dass digitale Modelle nicht nur Ergebnisse liefern, sondern auch deren Verlässlichkeit einschätzen.
In einem ersten Schritt konzentriert sich das Projekt auf das Herz-Kreislauf-System. Die Forschenden wollen neue mathematische Verfahren entwickeln, mit denen sich aus vorhandenen Mess- und Behandlungsdaten patientenindividuelle Modelle ableiten lassen. Zunächst soll es darum gehen, Auffälligkeiten frühzeitig zu erkennen und wichtige physiologische Kenngrößen genauer zu bestimmen. In weiteren Schritten sollen die Modelle auch dabei helfen, vorherzusagen, wie einzelne Patientinnen und Patienten auf bestimmte Therapien reagieren, etwa auf kreislaufunterstützende Medikamente.
Dabei spielen auch neue Verfahren aus dem maschinellen Lernen eine wichtige Rolle. Nach Einschätzung der beteiligten Forschenden können solche Methoden auf Grundlage solider mathematischer Modelle helfen, anspruchsvolle Probleme in der Intensivmedizin zu bearbeiten. Gleichzeitig eröffne die heutige Rechenleistung Möglichkeiten für statistisch präzise Schätzverfahren, die vor wenigen Jahren in dieser Form noch kaum umsetzbar gewesen wären.
Das Projekt schlägt damit eine Brücke zwischen mathematischer Grundlagenforschung und konkreter klinischer Anwendung. Die entwickelten Verfahren sollen regelmäßig mit realen intensivmedizinischen Datenströmen getestet werden. So soll früh überprüft werden, ob die Modelle nicht nur theoretisch überzeugen, sondern auch im Klinikalltag sinnvoll einsetzbar sein könnten.
Langfristig könnte das Verbundvorhaben dazu beitragen, die Intensivmedizin stärker zu individualisieren. Ärztinnen und Ärzte hätten dann zusätzliche digitale Werkzeuge zur Verfügung, die komplexe Daten besser einordnen, Risiken früher sichtbar machen und Therapieentscheidungen fundierter unterstützen.
Zur Pressemitteilung: https://www.ukbnewsroom.de/digitale-patientenmodelle-fuer-die-intensivmedizin/
Foto: Symbolfoto Intensivmedizin (c) Universitätsklinikum Bonn (UKB)
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