KIPos

KI-gesteuerte postoperative Versorgung herzchirurgischer Patient*innen


Projektlaufzeit: 02/2021 - 01/2024

Mitarbeitende: M.Sc. Sebastian Kalkhoff, M.Sc. Sergej Korlakov, Dr. Sobhan Moazemi, Dr. Falko Schmid, Dr. Hug Aubin

Partner: Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik Heinrich-Hertz-Institut (HHI), Evangelische Hochschule Ludwigsburg, AICURA medical GmbH

Fördermittelgeber: BMBF - Bundesministerium für Bildung und Forschung | VDI/VDE Innovation + Technik


Motivation

Die Versorgung von herzchirurgischen Patientinnen und Patienten nach einer Operation ist wegen des hohen Erkrankungs- und Sterberisikos sehr herausfordernd. Dabei können in jeder Phase der Versorgung lebensbedrohliche Komplikationen auftreten, die rechtzeitig erkannt werden müssen. Deswegen ist ein intensives und kontinuierliches Monitoring der Patientinnen und Patienten für eine frühe Erkennung und Vermeidung von postoperativen Komplikationen besonders wichtig. 

Projekt

Ziel von KIPos ist die Verbesserung der postoperativen Versorgung herzchirurgischer Patientinnen und Patienten durch ein KI-basiertes, interaktives Unterstützungssystem. Durch eine KI-getriebene Analyse patientenbezogener Daten auf der Intensiv- und Überwachungsstation werden pflegerische und ärztliche Behandlungsabläufe vorausschauend erkannt und unterstützt. Hierzu werden verschiedene KI-Module entwickelt, die die Werte der Patienten kontinuierlich analysieren und Prognosen erstellen. Die Visualisierung der Informationen in einem interaktiven Dashboard führt dabei zu einer Versorgungsverbesserung.  Die intelligenten und adaptiven Darstellen ermöglichen dem medizinischen Personal schnell und einfach auf alle interessanten Daten und Prognosen zuzugreifen. Zusätzlich kann Betroffenen und Angehörigen ein besseres Verständnis für den Gesundheitszustand nach dem Eingriff vermittelt werden, da der Genesungsprozess in geeigneter Weise kommuniziert wird. KIPos verbindet automatisches, KI-basiertes postoperatives Monitoring von Patientinnen und Patienten mit interaktiven Visualisierungen und vorausschauender Assistenz, um die Versorgung und Arbeitsabläufe zu verbessern, sowie die Ergebnisse und Analysen transparent zu kommunizieren. 

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