KI in der Pflege: Sturz / Delir / Medikation

Jährlich gibt es knapp 5 Millionen registrierte Sturzereignisse pro Jahr in Deutschland. Die jährlichen Kosten für Sturzbehandlungen belaufen sich auf mehr als 500 Millionen Euro. Dabei sind bis zu 30% aller Stürze präventiv verhinderbar. Systeme, die Künstliche Intelligenz (KI) verwenden, analysieren Risikofaktoren, prognostizieren individuelle Sturzrisiken und könnten so für Pflegende die Sturzprävention digital unterstützen. Bestehende Systeme berücksichtigen jedoch oft nicht alle relevanten Risikofaktoren (Seibert et al. 2021).

KI-basierte Sturzprävention beruht beispielsweise oft auf Ganganalysen obwohl das Sturzrisiko bei vielen Patient:innen schon bei der Einnahme der Hälfte der Tagesdosis von Hypnotika und Sedativa um 56 Prozent erhöht ist. Medikationsdaten sind jedoch oft nicht verfügbar für den Einsatz in KI-Systemen, da der Zugang zu den Daten technisch und rechtlich komplex ist. Das Potential KI-basierter Systeme für die Sturzprävention wird somit bisher nicht voll ausgeschöpft.

Ziel dieses Projekts ist es, die für eine Risikobewertung entsprechend etablierten Pflegestandards relevanten Daten dem Personal in den Einrichtungen bequem digital verfügbar zu machen. Sturzprävention ist dabei lediglich als ein Beispiel aus einem Themenfeld ähnlicher pflegerischer Problemstellungen wie Dekubitus, Harninkontinenz, Delir, etc. zu betrachten. Mithilfe der im Projekt entwickelten Datenintegrations- und Datenanalysemethoden sowie der darauf aufbauenden KI-Anwendung ließen sich alternative relevante Fragestellungen, Daten und Outcomes ebenso evaluieren. Durch Datenintegration und KI-Nutzung wird dabei nicht nur die Anwendung und Überprüfung der Einhaltung von Pflegestandards erleichtert.

 

Kontakt:

Prof. Dr. Felix Bießmann

Prof. Dr. Alexander Löser