Zwischen einer erfolgreichen Operation und vollständiger Genesung liegt eine für Ärztinnen und Ärzte sowie Pflegepersonal wichtige Phase, in der Komplikationen wie Wundinfektionen, Lungenentzündungen und Blutvergiftungen (Sepsis) früh erkannt werden müssen. Solche Komplikationen können den Spitalaufenthalt verlängern, weitere Behandlungen notwendig machen und die Genesung erschweren.  

Bislang stützte sich die Einschätzung des Komplikationsrisikos vor allem auf einfache Faktoren, die bereits vor einer Operation bekannt sind wie Alter, Vorerkrankungen oder teilweise auch genetische Voraussetzungen. Doch welche Hinweise liefern die Reaktionen des Körpers während des Eingriffs für das Komplikationsrisiko? 

Wertvolle, bisher ungenutzte Informationen aus der OP 

Dieser Frage ging ein interdisziplinäres Team aus klinisch Forschenden, Datenwissenschaftlerinnen sowie Infektiologen nach. «Der Körper sendet während einer Operation zahlreiche Signale aus: Vitaldaten wie Blutdruck, Herzfrequenz und Sauerstoffsättigung. Wir wollten herausfinden, ob sich mit ihnen besser erkennen lässt, welche Patientinnen und Patienten später Komplikationen entwickeln könnten», erklärt der Ko-Leiter der Studie Hugo Guillen-Ramirez. Er forscht am Department for BioMedical Research und an der Universitätsklinik für Viszeralchirurgie und -medizin am Inselspital, Universitätsspital Bern. «Unser Ziel ist es, Komplikationen nicht erst zu erkennen, wenn sie auftreten, sondern möglichst früh vorherzusehen», sagt Guillen-Ramirez. «Je früher wir wissen, wer ein erhöhtes Risiko trägt, desto gezielter können wir reagieren.» 

Über 10'000 Operationen analysiert 

Für die Studie analysierte das Forschungsteam Daten von mehr als 10'000 Operationen am Inselspital. Dabei kombinierte es Informationen, die im klinischen Alltag ohnehin erfasst werden – wie Alter und Vorerkrankungen, Operationsart und -dauer – mit den Vitalwerten während der OP. Diese verschiedenen Daten wurden in das in Bern von dem Forscherteam neu entwickelte KI-Modell «CARESCORE» eingespeist, damit es komplexe Muster und Zusammenhänge erkennt, die ansonsten schwer zu identifizieren wären.  

«Das Ergebnis war verblüffend», sagt Guillen-Ramirez: «Bereits wenige Sekunden nach Operationsende kann das Modell das individuelle Risiko für postoperative Infektionen berechnen – deutlich genauer als bisherige Modelle, die nur präoperative Daten berücksichtigen.» Durch das Miteinbeziehen der Vitaldaten während der OP kann tatsächlich ein erhöhtes Risiko für Infektionen unmittelbar nach dem Eingriff erkannt und gefährdete Patienten und Patientinnen früh gezielt überwacht und behandelt werden, so die Studienautoren. Der Körper kann während einer Operation also wertvolle Hinweise für spätere Komplikationen liefern. «Zum Beispiel haben wir entdeckt, dass spezifische Muster der Sauerstoffsättigung im Blut oder Veränderungen der Herzfrequenz mit mehr Komplikationen einhergehen», sagt Ko-Studienleiter Guido Beldi, Chefarzt für Viszerale Chirurgie am Inselspital, Universitätsspital Bern.  

Das volle Potenzial von Gesundheitsdaten ausschöpfen 

Die Studie zeigt, dass Gesundheitsdaten erst dann ihr volles Potenzial entfalten, wenn sich verschiedene Informationsquellen miteinander gewissermassen austauschen können. «Ich war überrascht, wie gross und komplex die Datenmenge ist, welche durch die heutigen Geräte erfasst werden können», erklärt Tobias Blatter, Erstautor der Studie und Postdoktorand an der Universitätsklinik für Viszerale Chirurgie und Medizin am Inselspital, Universitätsspital Bern. Guido Beldi betont: «Dieses KI-Modell ersetzt keinesfalls Ärztinnen und Ärzte. Es kann aber komplexe Zusammenhänge erkennen und für die medizinische Versorgung hilfreiche Analysen liefern». 

Noch wurde das Modell ausschliesslich mit Daten aus dem Inselspital Bern entwickelt und getestet. Bevor es im klinischen Alltag eingesetzt werden kann, muss es deshalb auch in anderen Spitälern und unter unterschiedlichen chirurgischen Bedingungen geprüft werden.