INALO

Intelligenter Alarmoptimierer für die Intensivstation

Das INALO-Projekt wird vom BMBF im Rahmen der KMU Innovativ Förderung finanziert. Im Rahmen des Projekts wird eine benutzerzentrierte Plattform entwickelt, die mittels patientenspezifischer Daten und Ansätzen des maschinellen Lernens, die Erforschung und Implementierung von Alarmoptimierungsansätzen für das Patientenmonitoring auf der Intensivstation ermöglichen soll. Dabei soll perspektivisch eine Reduktion von unnötigen Alarmen erreicht werden.

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Motivation

Die Patientensicherheit hat sich in den letzten Jahrzehnten durch das Monitoring der Vitalparameter auf Intensivstationen (ITS) deutlich verbessert. Zwischen 72 und 99% dieser Alarme werden jedoch als falsch-positiv oder als “non-actionnable” beschrieben. Sie können „Alarm Fatigue“ auslösen, eine Desensibilisierung des Personals gegenüber von kritischen Alarmen, die sogar zu Patientenschaden bis hin zu Todesfällen führen kann.

Innovation

Durch die digitale Dokumentation entstehen täglich mehrere Gigabytes an Gesundheitsdaten. Diese können schon heute als Basis für Künstliche Intelligenz (KI)-Algorithmen dienen, die die Patientenversorgung auf der ITS unterstützen. Die Entwicklung eines Alarmoptimierers könnte ein besseres Verständnis der Alarmsituation fördern, sowie durch die Reduktion unnötiger Alarme zu einer Entlastung des ITS-Personals und Verbesserung der Patientenversorgung führen.