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Netzwerk „Open NIW“

Pfiffige Methoden zur Patient*innenbeobachtung

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Prof. Dr. Sebastian Zaunseder bringt das messtechnische Know-How der FH Dortmund ins Netzwerk ein.

Die Fachhochschule Dortmund ist Teil eines Zusammenschlusses von renommierten medizinischen Einrichtungen und innovativen kleinen und mittelständischen Unternehmen aus verschiedensten Disziplinen. Das Netzwerk entwickelt einen zukunftsweisenden ganzheitlichen Workflow für ein nicht-invasives Patienten-Monitoring. Prof. Dr. Sebastian Zaunseder vom Fachbereich Informationstechnik der FH Dortmund steuert dem Netzwerk sein Know-How in biomedizinischer Messtechnik und Datenverarbeitung bei.

Bildzeile: Prof. Dr. Sebastian Zaunseder bringt das messtechnische Know-How der FH Dortmund ins Netzwerk ein. (Foto: FH Dortmund / Marcus Heine)

Der Ist-Zustand: Für Ärzte und Pflegepersonal ist der Klinikalltag mitunter von Hektik und emotionaler Belastung geprägt. Kritische Situationen werden teilweise spät erkannt, schwierige Entscheidungen müssen oft auf Grundlage von teilweise unvollständigen Rohdaten unter Stress getroffen werden.

Hinzu kommt, dass Methoden und Technik teilweise nicht mit der rasanten technischen Entwicklung der letzten Jahre Schritt gehalten haben: Bei der Ermittlung vieler physiologischer Parameter sind noch immer invasive Verfahren der Goldstandard, obwohl das – gerade im Bereich der Intensivmedizin – häufig zu einer besonderen Belastung und Gefährdung des Patienten führt.

Neue Ära der Intensivmedizin

Die Partner von Open-NIW (Öffnet in einem neuen Tab)  wollen das enorme Potenzial, das die aktuelle Entwicklung auf den Gebieten der Sensorik, der Mikroelektronik, der Digitalisierung sowie der Künstlichen Intelligenz bietet, in Form neuer Methoden und Prozesse nutzen, und läuten damit eine neue Ära in der Intensivmedizin ein. 

In den von den Partnern in einem interdisziplinären Austausch entwickelten Verfahren kommen verbesserte, nicht-invasive Methoden zur belastungsarmen und vollständigeren Erhebung von Vitalparametern (z. B. Blutdruck, Herzfrequenz, Sättigung) zum Einsatz. Diese laufend erhobenen Informationen über den Zustand des Patienten sollen drahtlos in eine Cloud übermittelt und dort durch eine künstliche Intelligenz beurteilt sowie mit Grenzwerten abgeglichen werden, die zuvor individuell für den Patienten bestimmt wurden.

Fürsorgende KI

Die Künstliche Intelligenz ist dann in der Lage, schnell und präzise auf kleinste Veränderungen des Zustands des Patienten zu reagieren und frühzeitig vor kritischen Ereignissen zu warnen sowie Handlungsoptionen vorzuschlagen. 

Die einzelnen Komponenten dieser neuen Verfahren stellen dabei eine signifikante Ver-besserung dar und bieten so zum einen eine Entlastung für den Patienten, zum anderen aber auch eine wichtige Hilfestellung bei therapeutischen Entscheidungen. 

Das Netzwerk startete zum 1. November 2020. 

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