priorICare: Data-driven prioritization of Intensive Care patients for transfer
Projektbeschreibung
Intensivstationen (ITS) kommt eine tragende Rolle im Gesundheitswesen bei der Versorgung schwerstkranker Menschen zu. Technische und ökonomische Faktoren begrenzen die Bettenkapazität auf ITS, sodass es zu Engpässen bei der Bereitstellung von Plätzen kommen kann. Um neu eintreffende kritische Patienten dennoch bestmöglich zu versorgen, müssen Betten kurzfristig frei gemacht werden. Intensivmediziner sehen sich daher mit der Entscheidung konfrontiert, welcher Patient zur Behandlung auf eine untergeordnete Station verlegt werden kann. Die Auswahl geeigneter Kandidaten zur Verlegung ist medizinisch komplex und geprägt durch ein hohes Maß an Unsicherheit.
Ziel des Projekts in Zusammenarbeit mit dem Uniklinikum Dresden ist die Entwicklung eines datengetriebenen Tools zur Unterstützung für die akute klinische Entscheidung. Dazu werden zunächst historische Datensets analysiert, um auf Basis vergangener Behandlungsverläufe und Patientendaten Faktoren für eine erfolgreiche Verlegung zu charakterisieren. Aufbauend auf dem Schätzmodell verarbeitet das zu entwickelnde Bewertungstool aktuelle Informationen aus dem Patienten-Daten-Management-System und liefert Empfehlungen zur Verlegung geeigneter Patienten in Form eines Scorings.
Bewertungsschema für die Verlegungsentscheidung auf Intensivstation
Das Forschungsvorhaben wird als 'Interdisciplinary Innovation Project (IIP)' vom Else Kröner-Fresenius Center for Digital Health finanziert.
Projekthomepage
https://digitalhealth.tu-dresden.de/research/innovation-projects_economic/prioricare/
Laufzeit
01.10.2020 bis 30.09.2021
Beteiligte
Franz Ehm, M. Sc.