Medizin: Künstliche Intelligenz soll Fehler bei der Medikamentengabe erkennen

In Krankenhäusern, speziell in Notaufnahmen, kann es im Notfallgeschehen schon mal recht hektisch werden. In Ausnahmefällen kann dies dazu führen, dass Patient:innen ein komplett falsches Medikament erhalten. Ein spezielles KI-Kamerasystem soll dies in Zukunft verhindern.

Gefährliche Fehler

Intravenöse Medikamente werden in kleinen Glasampullen oder -fläschchen aufbewahrt. Wenn sie benötigt werden, werden sie in eine Spritze transferiert, die dann für gewöhnlich auch beschriftet wird.

Im chaotischen Geschehen einer Notfallbehandlung, aber auch in Operationen, geschehen zwangsläufig auch Fehler: Falsch beschriftete Spritzen oder Fehler beim Aufziehen der Spritzen können dazu führen, dass Patient:innen ein falsches Medikament erhalten. Um dies zu verhindern, implementieren Krankenhäuser Maßnahmen wie Barcodes, Farbcodierungen oder andere Schritte, die dabei helfen sollen, solche Fehler zu vermeiden. Das Problem: Diese Maßnahmen können allesamt vom Personal in hektischen Situationen umgangen oder falsch angewendet werden. Je nach Medikament können solche Fehler drastische Folgen für die Patient:innen haben.

Ein Team von Forscher:innen der University of Washington, der Carnegie Mellon University, der Makere University in Uganda sowie des Toyota Research Institute hat sich dieses Problems angenommen.

Videomaterial von 13 Ärzt:innen und Pfleger:innen

Zu Beginn haben die Forscher:innen 13 Anästhesist:innen und Krankenpfleger:innen mit GoPro-Kameras im Kopfbereich ausgestattet und diese über einen Zeitraum von 55 Tagen beim Aufziehen von Spritzen gefilmt. Das daraus resultierende 4k-Videomaterial umfassten insgesamt 418 Vorgänge und wurde in zwei Krankenhäusern und 17 Operationssälen aufgenommen. Für jeden Vorgang wurden die Inhalte der Ampullen und Fläschchen sowie die Informationen des Labels auf der Spritze dokumentiert.

Das Material wurde dann genutzt, um einen Deep-Learning-Algorithmus zu trainieren. Dieser lernte, welche visuellen Charakteristika mit welchen Ampullen und Labeln in Verbindung standen. Da die Informationen auf den Labeln der Ampullen und Spritzen oft durch Hände verdeckt waren, lernte der Algorithmus stattdessen, die Größe und Form der Behältnisse zu unterscheiden. Auch Informationen wie die Farbe der Verschlüsse oder die Größe der Beschriftungen wurden mit einbezogen. Der Algorithmus musste außerdem lernen, sich nur auf Behältnisse zu konzentrieren, die die entsprechende Person gerade in der Hand hielt.

KI erkennt Fehler beim Aufziehen

Nach einem Trainingszeitraum, der mehrere Monate umfasste, war das System letztlich in der Lage, Videoaufnahmen von am Kopf getragenen Kameras in Echtzeit zu interpretieren und dabei die Inhalte der Ampullen zu identifizieren und gleichzeitig mit dem Label auf der Spritze abzugleichen. Im Testbetrieb erreichte die KI eine Genauigkeit von 99,6 Prozent beim Erkennen richtiger Kombinationen und 98,8 Prozent beim Erkennen von Fehlern.

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„The thought of being able to help patients in real time or to prevent a medication error before it happens is very powerful. One can hope for a 100% performance but even humans cannot achieve that. In a survey of more than 100 anesthesia providers, the majority desired the system to be more than 95% accurate, which is a goal we achieved„, so Dr. Kelly Michaelsen von der University of Washington, eine der Hauptautorinnen der Studie.

via University of Washington

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