VAP -Identifizierung durch KI (AI-VAP)

Beatmungsassoziierte Lungenentzündung (VAP) ist definiert als eine im Krankenhaus erworbene Pneumonie bei Patienten, die mindestens 48 Stunden lang invasive mechanische Beatmung (MV) vorliegen. VAP stellt die am häufigsten vorkommende nosokomiale Infektion in der Intensivstation dar. Die VAP wird durch eine längere Dauer des MV und die Aufenthaltsdauer des Krankenhauses belastet und erhöht folglich die Krankenhauskosten. Darüber hinaus sind die Sterblichkeit und der Antibiotika -Gebrauch erheblich beeinflusst. Leider gibt es derzeit keine gültigen, genauen diagnostischen Kriterien für VAP, da selbst die am häufigsten verwendeten weder empfindlichen noch spezifischen .. Die unzureichende Sensitivität dieser Kriterien, um VAP auszuschließen, birgt das Risiko einer Überbeanspruchung von Antibiotika, wobei die Antibiotikaresistenz und Superinfektionen entstehen. Andererseits besteht die unzureichende Spezifität, die in VAP regiert, das Risiko einer verzögerten Verabreichung einer antimikrobiellen Therapie, die zu einer erhöhten Mortalität führt. Beatmungsbedingte Ereignisüberwachung konnte auch VAP nicht genau identifizieren. Der Zweck der vorliegenden Studie ist es, verschiedene AI-Algorithmen mit data kontinuierlich aufgezeichneten Form des mechanischen Beatmungsgeräts bei unterstützenden Klinikern zur Früherkennung von VAP zu entwickeln. Ein genaues Ai-Algorithmus für die frühe VAP-Identifizierung hat das Potenzial, Morbidität, Mortalität, Exposition gegenüber Breitbande und/oder unnötige Antibiotika zu verringern und schließlich die Kosten zu senken.