Arzneimittelbedingte Probleme bei Neugeborenen

Über drogenbedingte Probleme bei Neugeborenen wurde mit einer Rate von 4–30 % berichtet. Es wird geschätzt, dass die höhere Rate dieser Probleme bei hospitalisierten Kindern unter zwei Jahren mit der Vielfalt der verwendeten Medikamente und den Unterschieden im Alter, Gewicht und der Diagnose der Patienten zusammenhängt. In diesem Zusammenhang werden anhand der klinischen Parameter und demografischen Daten, die in den ersten 24 Stunden der auf der Neugeborenen-Intensivstation hospitalisierten Patienten gewonnen wurden, Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um die Risiken vorherzusagen, die sich aus möglichen arzneimittelbedingten Problemen (Verschreibung und Verabreichung) ergeben können Fehler, Nebenwirkungen und Arzneimittelwechselwirkungen), die während des Krankenhausaufenthalts auftreten können. Der Algorithmus, der durch Modellierung mit einer großen Anzahl von Big-Data-Pools erstellt wird, soll in eine Systemsoftware zur klinischen Entscheidungsunterstützung umgewandelt werden, die in der klinischen Praxis mit Online- und mobilen Anwendungen problemlos eingesetzt werden kann. Durch die Verarbeitung der Daten der in das Modell einzubeziehenden Patienten sollen arzneimittelbedingte Probleme verhindert und behandelt werden, bevor sie auftreten, sowie gemeinsam eine kostengünstige medikamentöse Behandlung für Patienten bereitgestellt werden, die auf der Neugeborenen-Intensivstation stationär behandelt werden mit einer Verringerung des Risikos drogenbedingter Mortalität und Morbidität.