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INALO - Intelligenter Alarmoptimierer für die Intensivstation

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Motivation

Die Patientensicherheit hat sich in den letzten Jahrzenten durch das Monitoring der Vitalparametern 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.

Ziel

Ziel ist die Entwicklung einer benutzerzentrierten Plattform, die mittels patientenspezifischer Daten und Ansätzen des maschinellen Lernens, die Erforschung und Implementierung von Alarmoptimierungsansätzen für das Patientenmonitoring auf der ITS ermöglichen soll. Dabei soll perspektivisch eine Reduktion von unnötigen Alarmen erreicht werden.

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.

Dauer

09/2020 - 09/2023

Projekt Video

Ansprechpartner:in

Team