Künstliche Intelligenz – zur Vorhersage und Vorbeugung von Hypotonie während einer Operation

Jedes Jahr werden in Schweden etwa 800.000 Patienten operiert. Ein relativ hoher Anteil von ihnen erleidet nach einer Operation schwerwiegende Komplikationen wie Herz- und Nierenschäden, Schlaganfall und sogar den Tod. Es besteht ein nachgewiesener Zusammenhang zwischen den oben genannten Komplikationen und dem Blutdruckabfall während der Operation, was bedeutet, dass einige der Komplikationen auf jeden Fall potenziell vermeidbar sind, wenn der Blutdruck auf einem stabilen und angemessenen Niveau gehalten wird, das auf den Zustand jedes einzelnen Patienten abgestimmt ist.

Leider sind Episoden eines Blutdruckabfalls mit den verfügbaren Standardüberwachungsmethoden schwer vorherzusagen und treten daher leider häufig während einer Operation auf. Am Karolinska-Universitätskrankenhaus bauen wir jetzt ein neues System auf, das mit Hilfe künstlicher Intelligenz Alarm schlagen kann, noch bevor es zu einem Blutdruckabfall kommt. In der Studie sammeln und kombinieren wir Daten aus der Standardüberwachung während der Operation; Puls, Blutdruck, Sauerstoffversorgung, Herzzeitvolumen, EKG, Laborwerte aus Blutgasen bei Patienten, die sich einer Bauchoperation unterziehen. Dabei handelt es sich um eine Gruppe von Patienten, die ein höheres Risiko für postoperative Komplikationen haben. Zu diesen Informationen werden wir auch relevante Daten aus einer neuartigen Methode zur Durchblutungsüberwachung hinzufügen, die auf Schwankungen des ausgeatmeten Kohlendioxids basiert. Wir werden auch die Gründe für den Blutdruckabfall erfassen, wie z. B. Blutungen, Medikamenteneinfluss, Dehydrierung, mit dem Ziel, dass die KI-Algorithmen in der Lage sein sollen, zwischen verschiedenen Ursachen für niedrigen Blutdruck zu unterscheiden, da sie unterschiedliche Maßnahmen erfordern. Die KI-Algorithmen werden zunächst entwickelt, indem Daten von einer großen Gruppe von Patienten gesammelt und dann an einer kleineren Gruppe anderer, repräsentativer Patienten ausgewertet werden

Daten aus unserem Standardmonitoring im Zusammenhang mit Operationen werden durch Schätzungen des Herzzeitvolumens auf Basis der kapnodynamischen Methode ergänzt. Die Probanden werden eingeschläfert und über ein modifiziertes Intensivbeatmungsgerät (servo-i(R) Getinge) beatmet. Dieses Beatmungsgerät verfügt über eine CE-gekennzeichnete Software für Forschungszwecke. Die Software modifiziert das Atemmuster des Beatmungsgeräts, indem sie nach drei von neun Atemzügen leicht verlängerte Pausen einfügt. Dieses Atemmuster führt zu einer leichten Schwankung des ausgeatmeten Kohlendioxidgehalts von etwa 1 kPa. Das Beatmungsgerät wurde in mehreren großen Tierstudien und klinischen Studien eingesetzt, von denen zwei von unserer Forschungsgruppe durchgeführt wurden. Da ein Intensivbeatmungsgerät zum Einsatz kommen soll, werden die Patienten statt mit einer Gasanästhesie mit einer sogenannten totalen intravenösen Anästhesie (TIVA) betäubt. Dies unterscheidet sich von unserer derzeitigen Routine bei dieser Art von Operation. TIVA wird jedoch auch bei mehreren anderen chirurgischen Eingriffen eingesetzt und wir sind mit der Methode bestens vertraut. In mehreren Krankenhäusern im In- und Ausland wird TIVA auch bei großen Krebsoperationen am Bauch als Erstlinienmethode eingesetzt, da es Daten gibt, die darauf hindeuten, dass Patienten in der Folgezeit leichte Rückfälle (Metastasen) erleiden. Im Verlauf der Pflege werden die Ereignisse protokolliert, um sie anschließend dem Material für qualitative Analysen hinzuzufügen. Beispiele für solche Ereignisse sind: Verabreichung von Medikamenten und Flüssigkeiten sowie wahrscheinliche Ursache einer Hypotonie; Blutungen, Veränderungen der Körperhaltung usw. Um die Berechnungen der gemischtvenösen Sättigung mit der Kapno-Methode vergleichen zu können, werden während der Operation stündlich Blutproben aus dem zentralen Venenkatheter entnommen. Jede Probe enthält etwa 2 ml Blut. Bei einer fünfstündigen Operation entspricht dies etwa 1 cl Blut. Gleichzeitig mit den Venenproben werden arterielle Blutgase mit den gleichen Blutmengen entnommen. Diese Proben werden ungefähr alle zwei Stunden während der Operation im klinischen Alltag entnommen, im Studienprotokoll werden sie jedoch jede Stunde synchron mit den Proben aus dem Zentralvenenkatheter entnommen.

Auch klinische Ergebnisse wie Behandlungsdauer und Komplikationen werden gespeichert, sodass die Dosis der Hypotonie mit Komplikationen in Zusammenhang gebracht werden kann. Was oben beschrieben wird, sind Dinge, die wir im klinischen Alltag messen und registrieren und daher keine weiteren Auswirkungen auf die Forschungssubjekte haben. Die Analyse der Daten erfolgt anschließend durch unsere Forscher auf unseren Computern und Servern. Durch künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden wir KI-Algorithmen trainieren mit dem Ziel, effektive und genaue Methoden zur präventiven Vorhersage von niedrigem Blutdruck zu entwickeln. Da aufgezeichnete Daten verwendet werden, können wir das Ergebnis derselben Daten abrufen und unsere Algorithmen mit dem vergleichen, was tatsächlich passiert ist.