In Arztserien wie Doctor House oder ER ist es eine typische Szene: Ein Alarmsignal tönt und hektisch eilen Mediziner herbei, um den Patienten wiederzubeleben. Doch was wäre, wenn die Warnmeldung schon einige Stunden vor dem lebensbedrohlichen Kammerflimmern einsetzt? Ein solches System hat vor kurzem die US-Behörde Food and Drug Administration zugelassen. „FDA genehmigt Algorithmus, um Krankenhauspatienten vor einem frühzeitigen Tod zu retten.“ So oder so ähnlich lauteten die Schlagzeilen.

In den Berichten ist von einer klinischen Plattform des Medizintechnikunternehmens Excel Medical aus Florida die Rede. Die Plattform WAVE soll lebensbedrohliche Zustände von schwer kranken Patienten voraussagen: Das System überwacht fortwährend wichtige Vitalparameter, berechnet daraus das Risiko für ein potenziell tödliches Ereignis wie Herzversagen oder Atemstillstand innerhalb der nächsten sechs bis acht Stunden und warnt das Krankenhauspersonal.

Dass hinter WAVE ein Computerprogramm steckt, war für einige Medien bemerkenswert. „Dies ist der erste derartige Algorithmus, der die FDA-Zulassung erhält“, hieß es etwa im US-Tech Blog „Gizmodo“. Auch Excel Medical selbst schrieb in einer Pressemitteilung, die WAVE-Plattform sei die erste ihrer Art, die von der FDA für den Vertrieb freigegeben wurde. Im Gespräch mit „Gizmodo“ erklärte Mary Baum, Strategie-Chefin bei Excel Medical, WAVE rette Leben, indem es frühe Anzeichen einer Verschlechterung des Zustands eines Patienten erkennt und so wertvolle Zeit spare.

Durch algorithmische Früherkennung rechtzeitig einschreiten und Schlimmeres verhindern

Tatsächlich sterben einer Studie zufolge in den USA jährlich bis zu 400.000 Menschen in Kliniken, weil den Notfallteams meistens nicht genügend Zeit bleibt, um auf potenziell tödliche kardiale Ereignisse zu reagieren.

Aber können Algorithmen wirklich das Risiko für den Tod eines Menschen vorhersagen, um Leben zu retten?

Die zuständigen Gesundheitsbehörden sind davon überzeugt. Und anders als die aktuellen Meldungen in den US-Nachrichten suggerieren, handelt es sich bei der Software zur Prognose von Todesrisiken um ein System, das bereits seit einigen Jahren im Einsatz und somit bereits erprobt ist: Der Algorithmus, auf dem WAVE basiert, nennt sich „Visensia – The Safety Index“. Dieser Frühwarn- und Sicherheitsindex für Patienten, die in Krankenhäusern überwacht werden, wurde ursprünglich von OBS Medical entwickelt, einer Ausgründung der Oxford University. Bereits 2010 erhielt er eine CE-Kennzeichnung als zugelassenes Medizinprodukt, 2011 die Zulassung der FDA und ist seitdem in Kliniken im Einsatz, wo die Software in die bestehende Infrastruktur der Patientenmonitoringsysteme integriert wird. In der EU wird der Index unter anderem von der Schweizer Firma Anandic Medical Systems lizenziert, die auch einen Vertriebsstandort in Deutschland hat.

Excel Medical lizenziert den Algorithmus nun ebenfalls und erhielt eine erneute Zulassung der FDA, um die Software als integralen Bestandteil von WAVE vertreiben zu können. Die Zulassung basiert auf einer Reihe von klinischen Studien am Medical Center der University of Pittsburgh, in denen die Sicherheit und Wirksamkeit der Plattform getestet wurden. Darin verglichen Mediziner zwei Gruppen älterer Patienten miteinander: Eine wurde mithilfe der Software überwacht, die Kontrollgruppe ohne. In der Kontrollgruppe waren sechs unerwartete Todesfälle aufgetreten, in der Versuchsgruppe keiner.

Das Bemerkenswerte: Im Grunde arbeitet das algorithmische System mit medizinischen Daten, die seit jeher für die Überwachung des Zustands von Patienten herangezogen werden, nämlich Herzfrequenz, Atmung, Blutdruck, Sauerstoffsättigung im Blut und Körpertemperatur. Üblicherweise läuft die Rettungskette so ab: Ein Überwachungsmonitor schlägt erst Alarm, wenn bestimmte Grenzwerte von einem oder mehreren Vitalwerten über- oder unterschritten sind. Dann ist schnelles Handeln des klinischen Personals gefragt. WAVE hingegen überwacht nicht nur, ob einzelne ParameterParameter Werte in einem KI-Modell, die während des Trainings angepasst werden und die Leistung des Modells bestimmen. im Normbereich liegen. Vielmehr setzt es die Werte in Beziehung zueinander und analysiert deren Zusammenspiel. Sinkt beispielsweise nur die Sauerstoffsättigung leicht, würde ein herkömmliches Monitoringsystem keine Gefahr anzeigen. Verändern sich aber zeitgleich Blutdruck und Puls leicht, registriert das System diesen Zusammenhang als frühzeitigen Hinweis auf eine mögliche Zustandsverschlechterung – und zwar mehrere Stunden bevor ein einzelner Wert so weit aus dem Normbereich ausreißt, dass er einen Alarm auslöst.

Grafik der Algorithmenethik Redaktion. Inspiriert durch Medtronic.

WAVE könnte also, so das Ziel von Excel Medical, Tausenden Krankenhauspatienten das Leben retten, indem es Ärzte früher als die meisten bisherigen Verfahren alarmiert. Deutet sich eine Zustandsverschlechterung schon Stunden vorher an, haben Ärzte und Pfleger die Möglichkeit, sich in Ruhe für geeignete Maßnahmen zu entscheiden, um den Patienten zu stabilisieren.

Menschliche Intuition und algorithmische Echtzeitanalysen – eine lebenserhaltende Kombi

Dass WAVE und der zugrunde liegende „Visensia Safety Index“ tatsächlich eine Unterstützung für das klinische Personal sein können, legt unter anderem eine Übersichtsstudie des Radboud University Medical Centre in den Niederlanden nahe. Die Analyse zeigt, dass das Pflegepersonal häufig frühzeitig eine Verschlechterung des Patientenzustands erahnt. Doch oft beruht die Sorge um den Patienten auf Intuition anstatt auf objektiven Werten wie Herzfrequenz oder Sauerstoffsättigung. Vielmehr sind es subjektive oder gar unterbewusste Beobachtungen, wie etwa ein verändertes Verhalten des Patienten oder ein veränderter Blick, die die Einschätzungen des klinischen Personals beeinflussen.

Doch es gibt keine Standardverfahren, die das Bauchgefühl des Pflegepersonals bei der Behandlung eines Patienten mit einbeziehen. Umfragen zufolge fällt es vielen Pflegern schwer, ihre Intuition in Worte zu fassen beziehungsweise zu erklären, warum ihrem Gefühl nach ein Patient „nicht gut“ aussieht. Ein Pfleger mit vielen Jahren Berufserfahrung wird mit seinem Bauchgefühl eher richtig liegen als ein frisch ausgebildeter. Und er wird besser wissen, wann und wie er seine Sorge dem behandelnden Arzt mitteilen kann.

Algorithmen wie der von WAVE können Ärzten und Pflegern somit helfen, ihren Job besser zu bewältigen: Während der Mensch Informationen über die verschiedenen Vitalparameter nur in begrenztem Umfang erfassen und auswerten kann, erkennt der Algorithmus in Echtzeit potenziell lebensbedrohliche Veränderungen, auch wenn sich die einzelnen Werte vielleicht nur subtil verändern. Und damit bestätigt der Algorithmus vielleicht das, was der Pfleger anderweitig erahnt – im Verhalten und im Blick seines Patienten.

Dies ist der erste Teil einer dreiteiligen Artikelserie zu Algorithmen zur Berechnung von Todesrisiken.

Hier finden Sie Teil 2 der Artikelserie: „Optimierung der Palliativversorgung: Wenn Algorithmen den Tod vorhersagen“

Und hier Teil 3: „Algorithmen für die Berechnung von Todesrisiken: die Lehren„