Das von Philipp Wendland (Hochschule Koblenz) und Prof. Dr. Maik Kschischo (Universität Koblenz) in Kooperation mit den Medizinern Prof. Dr. Christof Schenkel-Häger (Hochschule Koblenz) und Dr. Ingobert Wenningmann (Universitätsklinik Bonn) entwickelte Künstliche Intelligenz (KI)-Modell wurde in „npj Digital Medicine“ veröffentlicht.

Individuelle und optimierte Sepsis-Behandlung

OptAB ist das weltweit erste KI-Modell, das eine individualisierte und optimierte Auswahl von Antibiotika bei Sepsis-Patienten ermöglicht. Ziel ist es, den Behandlungserfolg zu maximieren, gemessen am SOFA-Score (einem Indikator für Organversagen), und gleichzeitig schwerwiegende Nebenwirkungen wie Nieren- und Leberschäden zu minimieren. Das Modell berücksichtigt den individuellen Krankheitsverlauf und nutzt dabei patientenspezifische Verlaufsdaten, um vorausschauende Analysen für verschiedene Antibiotika-Kombinationen wie Vancomycin, Ceftriaxon oder Piperacillin/Tazobactam durchzuführen.

Fortschritt durch KI und Differentialgleichungen

Das OptAB-Modell basiert auf einem innovativen Algorithmus, der neuronale Netzwerke mit Differentialgleichungen kombiniert. Diese Methode erlaubt die Verarbeitung komplexer Patientendaten, die durch unregelmäßige Messungen, fehlende Werte und zeitabhängige Störfaktoren gekennzeichnet sind. OptAB liefert dabei präzise Vorhersagen über den Krankheitsverlauf und mögliche Nebenwirkungen, basierend auf Laborwerten wie Kreatinin, Gesamtbilirubin und Alanin-Transaminase.

Verbesserte Behandlungsergebnisse

Die von OptAB ermittelten optimalen Antibiotika-Kombinationen zeigen eine schnellere Wirksamkeit als die in der klinischen Praxis üblichen Breitbandantibiotika. Dies ist besonders relevant, da eine rasche Besserung des Multiorganversagens entscheidend für den Behandlungserfolg ist. Ärzte könnten zukünftig auf die Erfahrungen von zehntausenden Sepsis-Fällen zurückgreifen und durch OptAB fundierte Unterstützung bei ihren Entscheidungen erhalten.

Zukunftsperspektiven

Um den vielversprechenden Ansatz von OptAB in die Praxis zu überführen, sind weitere praxisnahe Studien geplant, um die Ergebnisse zu validieren und die Robustheit des Modells zu testen. „Bevor wir das Modell aus der Grundlagenforschung in die Praxis überführen können, müssen wir es nochmals in einem realistischen Umfeld testen“, erklärt der Projektleiter Maik Kschischo. „Ohne die medizinische Perspektive der Kooperationspartner Christof Schenkel-Häger und Ingobert Wenningmann hätten wir das Modell nicht entwickeln können“, fügt Philipp Wendland hinzu, der demnächst seine Doktorarbeit an der Universität Koblenz einreichen wird.
OptAB zeigt eindrucksvoll, wie interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Medizin und Künstlicher Intelligenz zu bahnbrechenden Innovationen führen kann.