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Ein interdisziplinäres Team hat in Wien einen Algorithmus entwickelt, der niedrige Blutdruck-Episoden im OP innerhalb der nächsten sieben Minuten vorhersagen kann.
Intraoperative Hypotonie, also ein plötzlicher Blutdruckabfall während einer Operation, erhöht das Sterberisiko. Dem wollen Forscher des Ludwig Boltzmann Instituts (LBI) für Digital Health and Patient Safety, der MedUni Wien sowie der TU Wien entgegenwirken und haben einen Algorithmus entwickelt, der eben diese Blutdruck-Episoden im OP vorhersagen kann – und zwar sieben Minuten, bevor sie eintreten.
„Im Rahmen der Forschung konnte unser Team vom LBI für Digital Health and Patient Safety einen Algorithmus aus der Gruppe des ‚verstärkenden Lernens´ für die Vorhersage intraoperativer Hypotonie trainieren und an über 5.000 Patienten testen“, berichtet Oliver Kimberger, Facharzt für Anästhesie und Intensivmedizin, Professor für perioperatives Informationsmanagement am LBI. Dafür wertet der Algorithmus individuelle prä- und intraoperative Patienten- und Gesundheitsdaten aus und prognostiziert anhand dessen die Wahrscheinlichkeit eines Blutdruckabfalls in den kommenden sieben Minuten.
Mit Echtzeitdaten zur Zukunftsprognose
Bisher wurden unterschiedliche Instrumente wie neuronale Netze und maschinelles Lernen zur Vorhersage niedrigen Blutdrucks herangezogen. Herausforderung war jedoch die Entwicklung eines tatsächlichen Vorhersagetools anhand der verwendeten Datensätze. Diese setzten sich vor allem aus vergangenen Vitalparametern, nicht aber aus aktuellen Medikationsdaten zusammen.
Der vom LBI für Digital Health and Patient Safety, der MedUni Wien sowie der TU Wien trainierte TFT-Algorithmus verfügt hingegen über die Fähigkeit, mittels Echtzeit-Daten, Prognosen zu zukünftigen Zeithorizonten abzugeben. TFT steht für „Temporal Fusion Transformer“ und zeichnet sich durch eine Innovation aus: Neben vielfältigen Einflussfaktoren wie individuellen Daten, hat er die Fähigkeit, sich auf relevante Datenpunkte zu konzentrieren und anhand dieser eine Zukunftsprognose zum zeitlichen Auftritt eines Blutdruckabfalls in den folgenden eins, drei, fünf und sieben Minuten zu tätigen.
Viele Werte fließen zusammen
Insgesamt bezieht der Algorithmus Daten aus 52 Eingangsmerkmalen, die unter anderem aus Werten früherer Routineuntersuchungen, Medikationsdaten und aktuellen Gesundheitsdaten im Rahmen der Operation zusammengetragen werden. Auf Basis dieser Informationen erstellt das Vorhersagetool eine Verlaufsprognose zu 28 Blutdruckwerten der folgenden sieben Minuten. „Dank des großen Datenpools an Informationen kann der Vorhersagefehler gering gehalten werden und bietet auch bei Vitaldaten mit geringer Auflösung – also nur alle paar Minuten – eine valide Prognose“, erklärt Kimberger.
Medikationsdaten sind wichtiger Schlüssel
Eine besondere Rolle bei der Bestimmung des Hypotonierisikos kommt den Medikationsdaten der Patienten zu. Neben präoperativen Daten wie dem üblichen Medikationsplan werden auch intraoperative Medikationen wie die Gabe intravenöser Anästhetika oder verschiedener Vasopressoren, sprich blutdrucksenkender Medikamente, berücksichtigt. „Im Rahmen unserer Untersuchung zeigte sich, dass die Treffergenauigkeit unserer Vorhersagen stieg, sobald Medikationsdaten der Patienten vorhanden waren“, führt Oliver Kimberger weiter au.
Weiterhin sei die Bekanntgabe der Medikation nicht nur für die Treffergenauigkeit des Algorithmus, sondern auch vor dem Hintergrund der Entwicklung von Präventionsmaßnahmen von besonderer Bedeutung: „Das gewonnene Wissen ermöglicht es uns, frühzeitig prophylaktische Maßnahmen zu ergreifen, um die Wahrscheinlichkeit einer intraoperativen Hypotonie und damit ein möglicherweise erhöhtes Mortalitätsrisiko zu minimieren.“
