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In Deutschland wird gerade in verschiedenen Forschungsprojekten an Frühwarnsystemen für Infektionsausbrüchen, Pandemien und Krankenhausauslastung gearbeitet – Daten- und KI-basiert.
1,5 Millionen Euro Förderung für die kommenden 14 Monate vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) – darüber darf sich das im Februar gestartete Projekt VaSequls der Medizinischen Fakultät der Universität Duisburg-Essen freuen. Hinter VaSequls steckt ein KI-basiertes Frühwarnsystem, das Infektionsausbrüche in Krankenhäusern schneller erkennen kann. Das Team entwickelt dafür ein System für vergleichende Untersuchungen von Proben aus der Patientenversorgung sowie solchen, die es an den kritischen Stellen zwischen öffentlicher Wasserversorgung, Universitätsklinikum Essen (UK Essen) und dem Abwassernetz gewinnt. So wollen die Forschenden nachvollziehen, welche und wie viele Krankheitserreger vorherrschen, um mögliche Infektionsausbrüche zu erkennen und zu verhindern.
Automatisiert und Datengetrieben
Die Probenentnahme erfolgt automatisch über speziell gefertigte Rohradapter, die 24 Stunden täglich Abwasserproben hygienisch entnehmen. Damit ist das UK Essen das erste Krankenhaus, das solche Entnahmen automatisiert. Anschließend werden die Proben molekularbiologisch analysiert und genomsequenziert. „Diese Kombination aus etablierter Analytik und modernen molekularen Verfahren bildet die Grundlage dieses wichtigen Projekts, das als interprofessionelle und interdisziplinäre Kooperation von Wissenschaft und Praxis überzeugt“, erklärt Prof. Dr. Jan Buer, Dekan der Medizinischen Fakultät der Universität Duisburg-Essen und einer der beiden Projektleiter.
Nachdem bestimmt wurde, welche Krankheitserreger in den Proben sind und in welcher Menge, erstellen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler Zeitreihen. Auf dieser Basis werden wiederum KI-Vorhersagen entwickelt, um mögliche Infektionsausbrüche frühzeitig zu erkennen und der Krankenhaushygiene im Idealfall rechtzeitig Hinweise zur Verhinderung von Ausbrüchen zu geben. Ergänzt wird das Forschungsteam durch HYGIUM – Zentrum für Hygiene und Umweltmedizin GmbH aus Köln, das mit seiner Expertise für den Transfer der gewonnenen Erkenntnisse in die praktische Anwendung sorgt.
Ähnlicher Ansatz, andere Vorhersagen
Ebenfalls auf Echtzeitdaten setzt ein Forschungsprojekt der Universität Fulda. Dort hat Student Anmoldeep Angadi eine digitale Lösung entwickelt, die Krankheitswellen oder Großereignisse vorhersagt, die das Gesundheitssystem überproportionale belasten könnten. Dabei handelt es sich um ein interaktives Geo-Analyse-System, das nicht nur den Ist-Zustand abbildet, sondern auch vorausschauende Indikatoren nutzt, um Ressourcen optimal planen zu können. Dafür werden unterschiedliche Echtzeitdaten wie Abwasseranalysen oder das Google-Suchverhalten zusammengeführt.
Steigt etwa die Suche nach bestimmten Krankheitssymptomen in einer Region oder schlagen die Virenlast-Messungen im Abwasser aus, warnt das System, noch bevor die ersten Patienten die Notaufnahme erreichen. Und die Zahlen sprechen für sich: 45 Prozent weniger Intensivbetten mussten durch die prognosegestützte Planung vorgehalten werden. Allein für das Bundesland Hessen schätzt das Projektteam das jährliche Einsparpotenzial auf Beträge in Millionenhöhe. Zudem könne das System künftige Pandemien transparenter abbilden als teure und zeitaufwendige Massentests.
Corona-Pandemie als Ausgangsbasis
Erst im Januar wurde Angadi dafür seine Arbeit dem ersten Platz beim Studierendenpreis für Soziale Innovation (STiPS) des BMFTR ausgezeichnet. Angadis Projekt heißt ProSreMod und baut auf den Erfahrungen des Corona-Projekts EgePan Unimed des Netzwerks Universitätsmedizin auf. Ziel war es damals, die Verfügbarkeit von Krankenhausbetten und COVID-19-Fälle in Echtzeit zu visualisieren und Krankenhäusern sowie Gesundheitsbehörden zu helfen, Ressourcen effizienter zu verwalten. ProSreMod ist nun die nächste Entwicklungsgeneration.
Angadi entwickelte ProSreMod im Rahmen seines Praktikums bei der IntuitivAnalytix GmbH – einer Ausgründung der Hochschule Fulda, und in Kooperation mit dem Uniklinikum Frankfurt, der TU Dresden sowie dem hessischen Sozialministerium. Mit den 10.000 Euro STiPS-Preisgeld soll das Dashboard nun weiterentwickelt werden und perspektivisch deutschland- und EU-weite Anwendung finden.
