ASA-Vorhersage anhand von Gesundheitsdaten und Medikamentengebrauch

Das Klassifizierungssystem des American Society of Anaesthesiologists Physical Status (ASA-PS) ist ein weit verbreitetes Instrument zur Beurteilung der chirurgischen Eignung und anderer klinischer Zusammenhänge. Die inhärente Subjektivität und die starke Abhängigkeit vom Urteil des Arztes können jedoch zu Inkonsistenzen bei der Risikostratifizierung des Patienten führen, einem kritischen Bestandteil der perioperativen Versorgung. Darüber hinaus wurde das ASA-PS-System über seinen ursprünglichen Zweck hinaus für verschiedene administrative und regulatorische Zwecke übernommen, beispielsweise für die Qualitätsbewertung durch die niederländische Gesundheits- und Jugendaufsichtsbehörde (IGJ), Entschädigungsentscheidungen privater Kostenträger in den USA, Patiententriage usw Feststellung der Eignung für bestimmte Arten von Operationen.

Angesichts der breiten und kritischen Anwendungen des ASA-PS-Systems ist die Verbesserung seiner Präzision und Objektivität von größter Bedeutung. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, ist die Entwicklung eines Algorithmus für maschinelles Lernen, der ASA-PS auf der Grundlage präoperativer Variablen vorhersagt. Anästhesisten stützen den ASA-PS-Score auf das Vorliegen systemischer Erkrankungen, die sich aus der Medikamenteneinnahme ableiten lassen. Durch die Nutzung von Daten wie ATC-Codes (Anatomical Therapeutic Chemical), BMI, Geschlecht, Alter, routinemäßig erfassten präoperativen Gesundheitsdaten und Medikamenteneinnahme könnte dieser Algorithmus eine konsistentere und objektivere Messung von ASA-PS liefern.

Dies würde nicht nur die klinische Entscheidungsfindung bei der Risikostratifizierung von Patienten verbessern, sondern auch ein zuverlässigeres Instrument für administrative und regulatorische Zwecke bieten. Daher stellt die Entwicklung eines solchen maschinellen Lerntools eine bedeutende Chance dar, sowohl die Wissenschaft als auch die Praxis der perioperativen Versorgung voranzutreiben. Die Einbeziehung des Medikamentengebrauchs in den Algorithmus könnte seine Vorhersagekraft weiter verbessern, da er eng mit systemischen Erkrankungen verknüpft ist. Diese Ergänzung könnte dazu beitragen, die ASA-PS-Klassifizierung zu verfeinern und sie zu einem noch wertvolleren Instrument im klinischen Umfeld zu machen.