Forudsigelse af udfald ved hjertestop uden for hospitalet (PREDOHCA)

I løbet af præhospitalt respirations- og kredsløbsstop genoplives ca. 1000 personer ved hjerte-lunge-redning i Oberösterreich hvert år. På trods af konstant videreudvikling af metoder, udstyr og løbende træning af de rednings- og akutmedicinske hold, der arbejder på stedet, dør størstedelen af ​​de patienter, der skal genoplives præhospitalt. Men selv patienter, hvis kredsløbsfunktion kan genoprettes under præhospital genoplivning (Return of Spontaneous Circulation, ROSC), kræver intensiv lægebehandling i dage til uger og har ofte meget svært ved at vende tilbage til et normalt, selvstændigt liv.

Succesen af ​​genoplivningsforanstaltninger afhænger af kvaliteten af ​​den udførte genoplivning samt af patientspecifikke faktorer. Evalueringsskalaer såsom Cerebral Performance Category score (CPC) tillader en efterfølgende vurdering af genoplivningssucces. I dag er det meget vanskeligt at vurdere resultatet af genoplivning på forhånd. I mange tilfælde er det slet ikke klart i starten af ​​behandlingsforløbet, om den enkelte patient forventes at have en ugunstig prognose i forbindelse med respirationsstop, eller om en restitutio ad integrum er mulig.

Beslutningen om at fortsætte eller afbryde genoplivning kan således kun træffes på baggrund af en individuel læges vurdering. Ud over den primære bekymring om at stoppe genoplivning for tidligt, er der også risiko for, at medicinske ressourcer bliver brugt ud over det normale niveau efter genoplivning uden at forvente et vellykket resultat. At estimere og kategorisere det efterfølgende resultat er vanskeligt og følelsesmæssigt belastende for det behandlende team i den akutte situation. Nogle faktorer, der påvirker resultatet, er nu kendt: Når cerebral hypoperfusion øges, falder sandsynligheden for overlevelse kraftigt for hvert minut, der går. I denne sammenhæng er potentielt reversible årsager blevet identificeret i forskellige værker, hvilket gør det muligt for kausal terapi at forbedre neurologiske resultater. Ud over den vigtigste terapi, der bygger bro over hypoperfusion, brystkompression, med det formål at sikre minimal perfusion af hjernen, skal der især nævnes øjeblikkelig defibrillering, som nu gør det muligt for medicinske lægfolk at bruge hjertestartere som en del af Public Access Defibrillation Network.

Trods alle anstrengelser er det dog endnu ikke muligt at komme med pålidelige udsagn om det sandsynlige udfald af personer med åndedræts- og kredsløbsstop med høj grad af sikkerhed i en lang række tilfælde på et tidligt tidspunkt.

Kunstig intelligens refererer til maskiners evne til at udføre kognitive opgaver, såsom at genkende objekter i billeder og klassificere dem. I lang tid var mange processer for komplekse til at udforske gennem tilstrækkelig computerkraft, lagerkapacitet og forståelse. På det seneste har teknologiske fremskridt imidlertid bragt maskinlæring (ML) og konstruktionerne bag den, inklusive dem, der er baseret på såkaldte neurale netværk (kendt siden omkring 1950), tilbage i forgrunden. Ikke kun udviklingen af ​​teoretiske modeller, men efter omfattende test er også enheder, der er anvendelige i daglig rutine, tilgængelige.

Moderne maskinlæringsmetoder muliggør en række nye tilgange til vurdering af operationer, herunder modellering af komplekse systemer og at finde relationer mellem modeller.