Zürich - In einem von der Universität Zürich initiierten Projekt ordnen Fachleute die Datenflut von Biosensoren in der Intensivmedizin ein. Präzisionsmedizin durch computergestützte Systeme soll Vorhersagen in Echtzeit ermöglichen und das Personal entlasten.

 

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Computergestützte Systeme und Künstliche Intelligenz sollen dabei helfen, die tägliche Datenflut auf Intensivstationen einzuordnen und zu bewerten. Dafür hat die Universität Zürich (UZH) das Projekt ICU Cockpit aufgesetzt. Als Partner holte sie die Eidgenössische Technische Hochschule Zürich, IBM Research Rüschlikon und die Firma Supercomputing Systems ins Boot. 

„Wir wollen die Fachkräfte entlasten und gleichzeitig Voraussagen verbessern“, wird Emanuela Keller, UZH-Professorin für Neurointensivmedizin und leitende Ärztin der Neurochirurgischen Intensivstation des Unversitätsspitals Zürich, in einem Bericht der UZH zitiert. Immerhin würden pro Patient und Tag von Biosensoren bis zu 700 Alarme ausgelöst. Der Grossteil davon seien Fehlalarme. Zudem reagiere jeder Patient anders auf Therapien. Deshalb sei es wichtig, zusätzlich zu den Sensorendaten möglichst viele Parameter wie Diagnosen, klinische Daten, Laborwerte, genetische Hintergründe und Lebensstil der einzelnen Individuen zu berücksichtigen.

All dies soll die sogenannte Präzisionsmedizin leisten. Wenn die Millionen sekündlich generierter Daten durch Digitalisierung und maschinelles Lernen sortiert würden, könne das Leben retten: „Wir wollen Korrelationen zwischen verschiedenen Laborwerten und den vielen Signalen aus den Biosensoren erkennen, die auf ein sich anbahnendes Multiorganversagen hindeuten“, so Keller. Zudem soll es möglich werden, bei COVID-19-Erkrankungen dank Künstlicher Intelligenz bei jedem Patienten den Schweregrad der Krankheit in einem frühen Stadium vorherzusagen. mm

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