Editorial
Für den Inhalt der Angaben zeichnet die Projektleitung verantwortlich.
Cooperation
Dieses von der Gebert Rüf Stiftung geförderte Projekt wird von folgenden weiteren Projektpartnern mitgetragen: Computer Vision Lab, Department of Information Technology and Electrical Engineering, ETH Zürich; Data Analytics Lab, Department of Informatics, ETH Zürich; Mobile Health Systems Lab, Dept. of Health Sciences and Technology, ETH Zürich; Supercomputing Systems AG (SCS); IBM Innovation Center Zürich; Informatikdienste UniversitätsSpital Zürich
Project data
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Project no: GRS-025/14
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Amount of funding: CHF 217'000
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Approved: 08.07.2014
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Duration: 10.2014 - 12.2016
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Area of activity:
Pilotprojekte, 1998 - 2018
Project management
Project description
Die Halbwertszeit medizinischen Wissens beträgt wenige Jahre. Der Wissenszuwachs ist für Ärzte nicht mehr zu bewältigen und das Potential wird im Klinikalltag nicht mehr ausgeschöpft. Zusätzlich nimmt die Menge an vorhandenen Daten pro Patient exponentiell zu. Genotypisierung und Biomarker ermöglichen die «personalisierte Medizin», d.h. Therapieentscheide nicht nur basierend auf der Diagnose, sondern individuell an jeden Patienten anzupassen. In der Intensiv- und Notfallmedizin kommen noch Signale multipler Sensoren im und am Körper in Echtzeit hinzu. Dargestellt auf verschiedenen Monitoren und zusammen mit der Flut an Informationen aus der elektronischen Krankengeschichte, können die Daten zur raschen Entscheidungsfindung insbesondere in Notfallsituationen rund um die Uhr am Krankenbett von medizinischem Personal kognitiv nicht mehr integriert werden.
Auf der Neurointensivstation des Universitätsspitals Zürich soll in einem Pilotprojekt ein «ICU-Cockpit», basierend auf modernster Informationstechnologie entwickelt werden. In einem ersten Schritt werden die Daten der zahlreichen medizintechnischer Geräte unterschiedlicher Hersteller und Schnittstellen in einer Software zeitsynchron zusammengeführt. Algorithmen zur Artefakt-Erkennung und -Elimination werden entwickelt. In einer zweiten Phase wird die enorme Menge an gespeicherten Patientendaten – wir bewegen uns im Tera-Byte Bereich – dazu dienen, komplexe pathophysiologische Zusammenhänge zu erkennen und zu modellieren, um weitere Algorithmen für Frühalarmsysteme und Therapieempfehlungen zu entwickeln.
What is special about the project?
ICU Cockpit kann eine grundlegende Entwicklung in der Notfall- und Intensivmedizin anstossen. «Data mining», «cognitive computing» und «artificial intelligence» können 1. unsere Arbeitweise im Klinikalltag bzgl. Diagnostik, Therapie und Risikomanagement wesentlich verbessern. 2. Patientendaten von Intensivstationen können in anonymisierter Form international vernetzt werden. Dies eröffnet enormes Potential für klinische Studien und weitere wissenschaftliche Erkenntnisse.
Status/Results
Die Datenerfassung von zahlreichen Geräten konnte bisher in ein Datenkollektions-System und auf einer Zeitachse zusammengefasst werden. Schon die zeitliche Synchronisierung und Visualisierung all der Messdaten sowohl des Kreislaufs als auch des Nervensystems erweist sich im Klinikalltag zum Erkennen pathophysiologischer Zusammenhänge als hilfreich. Das System ist an 4 Bettplätzen der Neurointensivstation des Universitätsspitals Zürich installiert. Die gewonnenen Datenströme können in eine spezielle Software eingespeist und im Flug analysiert werden. In die von der Ethikkommission Zürich bewilligte Studie konnten bisher 50 Patienten eingeschlossen werden. Erste Algorithmen zur Voraussage kritischer Anstiege des Druckes im Schädelinnern und von Episoden von Sauerstoff-Mangel im Gehirn konnten entwickelt werden.
Media
Links
Persons involved in the project
Prof. Dr. med. Emanuela Keller, Projektleiterin, UniversitätsSpital Zürich
Dr. Valeria De Luca, Computer Vision Lab, Department of Information Technology and Electrical Engineering, ETHZ
Dr. Martin Jaggi, Data Analytics Lab, Department of Informatics, ETH
Prof. Dr. Walter Karlen, Mobile Health Systems Lab, Dept. of Health Sciences and Technology, ETH Zürich
Marco Delai, Mobile Health Systems Lab, Dept. of Health Sciences and Technology, ETH Zürich
Romeo Kienzler, Data Scientist, Advisory Architect, IBM Innovation Center Zürich
Roland Naef, Informatikdienste, Universitätsspital Zürich
Philippe Waespe, Informatikdienste, Universitätsspital Zürich
Last update to this project presentation 17.10.2018