Künstliche Intelligenz (KI) Unterstützung bei Schlaganfall-Notrufen (AISMEC)

In diesem Projekt werden die Ermittler Daten von allen Schlaganfallpatienten sammeln, die 2019 aus Helse Bergen entlassen wurden (ca. 1000 Patienten) über das Norwegische Schlaganfallregister (NSR). Für diese Patienten werden strukturierte Krankenhausdaten von Helse Bergen abgerufen, und auf der Grundlage dieser und des gesprochenen Inhalts ihres Notrufs zum Schlaganfall berechnen die Ermittler mithilfe von maschinellem Lernen das Schlaganfallrisiko. Die Verknüpfung historischer Krankenhausdaten mit den gesprochenen Worten im Notruf erweitert die Analyse von Notrufen auf neuartige Weise im Vergleich zur reinen Tonanalyse.

Nach dem Abrufen und Verbinden von Schlaganfallpatientendaten trainieren die Ermittler das Deep Network mit Daten aus dem Jahr 2019. Dementsprechend werden die Tests auf der Grundlage von Patienten aus dem ersten Halbjahr 2020 durchgeführt. Eine Trennung der Daten in Training, Test und Validierung stellt sicher, dass unser trainiertes Netzwerk nicht zu sehr auf die Trainingsdaten passt und ähnliche Ergebnisse bei zuvor nicht gesehenen Patienten reproduzieren kann. Schließlich werden die Ermittler die Leistung der KI mit dem aktuellen System durch statistische Analysen von Daten aus einem Zeitraum von etwa einem Jahr Live-Nutzung der KI im AMK Bergen vergleichen. Dadurch können wir bewerten, inwieweit sich das System im Entscheidungsprozess der EMCC-Betreiber in Bezug auf Sensitivität und Spezifität verbessern kann.

Zusammenfassend besteht das Hauptziel darin, einen robusten, funktionierenden Prototyp eines KI-Systems zu bauen, das in der Lage ist, einen akuten Schlaganfall in Echtzeit zu erkennen, um die Bewertung bei medizinischen Notrufen zu verbessern.

Unsere sekundären Ziele sind:

• Implementierung eines KI-Systems, das in der Lage ist, basierend auf dem Ton des Notrufs und verfügbaren Datenquellen in den Krankenhausakten schnell vorherzusagen, ob ein Patient an einem akuten Schlaganfall leidet oder nicht
• Nachweis, dass KI-Systeme zur Unterstützung und Verbesserung des Triage-Entscheidungsverfahrens des EMCC-Betreibers eingesetzt werden können.

Das erwartete Ergebnis ist eine schnelle Lieferung (d. h. Sekunden) Vorhersagewerte, um den EMCC-Bediener bei der Erkennung akuter Schlaganfallpatienten zu unterstützen, was im Vergleich zur rein manuellen Bewertung eine verbesserte Sensitivität und Spezifität bietet.