Hybrides KI-System zur Delirprädiktion für die Entlastung der Pflegepraxis (KIDELIR)

Abstract

Delir ist eine häufige und schwerwiegende Komplikation bei hospitalisierten Patient:innen, insbesondere nach operativen Eingriffen oder bei intensivmedizinischer Behandlung. Es geht mit erhöhten Komplikationsraten, längeren Krankenhausaufenthalten und erhöhter Mortalität einher, wird jedoch aufgrund fluktuierender Symptome und mangelnder systematischer Erfassung im Pflegealltag oft zu spät erkannt. Ziel des Verbundprojekts KIDELIR war die Entwicklung eines hybriden KI-gestützten Systems zur frühzeitigen Delirvorhersage, um Pflegefachpersonen zu entlasten und die Versorgungsqualität zu verbessern. Das Teilvorhaben der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg (Neurorobotics Lab) fokussierte sich auf die Entwicklung und Evaluation methodischer Grundlagen für KI-Modelle zur Delirprädiktion. Dabei wurde an bestehende Deep-Learning-Ansätze zur Verarbeitung unstrukturierter und zeitlich unregelmäßiger elektronischer Gesundheitsdaten angeknüpft.