AMPEL

Projektlaufzeit

27.11.2024-31.12.2027

Projektinhalt

Die steigende Menge medizinischer Daten stellt das Gesundheitspersonal vor große Herausforderungen. Das AMPEL Clinical Decision Support System (AMPEL-CDSS) bietet hier innovative Unterstützung: Es analysiert Daten in Echtzeit, erkennt kritische Situationen und erhöht so die Patientensicherheit. Diagnose und Behandlung werden beschleunigt, Komplikationen reduziert. Ursprünglich aus dem Forschungsprojekt „AMPEL“ (2018) entstanden, entwickelte das Universitätsklinikum Leipzig (UKL) im Rahmen des Krankenhauszukunftsgesetzes eine umfassende KI-Plattform. Diese wird seitdem erfolgreich in der Routineversorgung genutzt und gilt als führendes CDSS in Deutschland. Das Projekt "AMPEL-Skalierung der klinischen KI-Unterstützung" baut auf den Erfolgen des AMPEL-CDSS auf und zielt darauf ab, diese in die Breite zu skalieren.

Das AMPEL-Projekt wird von der Abteilung Medical Data Science des Universitätsklinikums Leipzig geleitet. In Dresden übernimmt das Zentrum für Medizinische Informatik die Leitung. Eingebunden sind weitere Partner wie die Arbeitsgruppe Usability & Technologieakzeptanz des IMB, die Klinik für Anästhesiologie und Intensivtherapie des UKD sowie das ICCAS Leipzig.

Das Projekt beinhaltet 3 Hauptziele:

Interoperabilität: Ziel ist die Übertragung des AMPEL-CDSS an das Universitätsklinikum Dresden (UKD). Dafür werden die technische Infrastruktur und Schnittstellen analysiert, angepasst und ein sicherer Betrieb innerhalb des Universitätsnetzwerks gewährleistet. Die patientensensiblen Daten bleiben dabei geschützt. Begleitend wird ein Handbuch entwickelt, das die Interoperabilität des Systems dokumentiert und die Übertragbarkeit auf weitere Standorte unterstützt. Die Integration als Medizinprodukt wird vorbereitet, um eine breite Nutzung in der Routineversorgung zu ermöglichen.
Optimierung: Die Weiterentwicklung des AMPEL-CDSS konzentriert sich auf Nutzerfreundlichkeit, Akzeptanz und die Erklärung von KI-Modellen. In einer Studie wird untersucht, wie Änderungen am User Interface und Schulungen die klinische Anwendung verbessern. Ein spezieller Fokus liegt auf der Früherkennung von Sepsis, wobei ein Machine-Learning-Modell angepasst und in einer klinischen Studie getestet wird. Ziel ist eine schnellere Therapie und eine signifikante Senkung der Mortalität.
Machbarkeit: Für kleinere Krankenhäuser und die ambulante Versorgung wird ein Konzept entwickelt, das die Übertragbarkeit des Systems bei unterschiedlicher IT-Infrastruktur prüft. Potenzielle Verbreitungswege wie sektorenübergreifende Laborschnittstellen und die elektronische Patientenakte werden auf ihre Machbarkeit analysiert. Ergebnisse sollen Grundlagen für Folgeprojekte und eine breite Skalierung schaffen.

Rolle der Hochschulmedizin Dresden

Das Zentrum für Medizinische Informatik (ZMI), die Klinik für Anästhesiologie und Intensivtherapie des UKD sowie die Arbeitsgruppe Usability & Technologieakzeptanz des IMB beteiligen sich im AMPEL-Projekt in den Bereichen:

Technische Übertragung des AMPEL-CDSS auf den Standort Universitätsklinikum Dresden
Evaluierung der AMPEL-CDSS Übertragungsmöglichkeiten für den ländlichen und ambulanten Raum
Entwicklung und retrospektive Validierung eines ML-Modells zur Früherkennung von Sepsis sowie Untersuchung des Effekts des ML-Modells auf die Patientenoutcomes im Setting Intensivstation
Durchführung begleitender Usability- und Akzeptanz Evaluationen und Entwicklung eines nutzerzentrierten Schulungskonzepts für das AMPEL-System