Big Data und künstliche Intelligenz in der Anästhesie

Zusammenfassung

Big Data und künstliche Intelligenz (KI) – Schlagworte, die in aller Munde sind und der Szenerie doch immer einen Hauch von Science Fiction verleihen. Doch wo stehen wir mit diesen Themen in der Anästhesie? Rollen bereits erste Roboter über die Gänge, und sitzen Ärzt:Innen gelangweilt in der Ecke, da alle Arbeit verrichtet und der Patient versorgt ist? Achtung Spoiler-Alarm! Wir sind noch weit davon entfernt. Zunächst streben Papierkurve und analoge Notizen einer umfassenden Digitalisierung entgegen. Quellsysteme müssen zusammengeführt und Daten standardisiert, harmonisiert und validiert werden. Der freundliche Android, der in unseren Gedanken winkend mit einem Kaffee auf uns zusteuert, muss also noch warten. Doch – ein Hauch von Zukunft weht bereits in vereinzelten Kliniken und erste erfolgversprechende Entwicklungen zeigen schon heute, was morgen Standard sein könnte. Lernende Algorithmen können beispielsweise die Verweildauer individuell für jeden Patienten auf der Intensivstation berechnen oder negative Folgen wie Wiederaufnahme und Sterblichkeit reduzieren. Auch auf dem Gebiet der Ultraschalltechnologie für Lokalanästhesien und Closed-Loop-Anästhesiesysteme demonstriert sich der Nutzen KI-gestützter Technologien in der Praxis. Die Bestrebungen sind vielfältig und ambitioniert, kollidieren jedoch immer wieder mit den Herausforderungen des Datenschutzes und signifikanten Investitionsaufwänden, was in einem ohnehin finanziell stark belasteten Gesundheitssystem schwer wiegt. Aber, wer dem medizinischen Personal genau zuhört, der weiß, dass Roboter nicht das sind, was man erwartet, und die Worte Big Data und künstliche Intelligenz möglicherweise gar nicht so viel Science Fiction beinhalten, wie im ersten Moment gedacht.

Abstract

Big data and artificial intelligence are buzzwords that everyone is talking about and yet always provide a touch of science fiction to the scenery. What is the status of these topics in anesthesia? Are the first robots already rolling through the corridors while doctors are getting bored as all the work has been done? Spoiler alert! We are still far away from achieving this. Initially, paper charts and analogue notes stand in the way of comprehensive digitization. Source systems need to be merged and data standardized, harmonized and validated. Therefore, the friendly android that is rolling towards us, waving and holding a freshly brewed cup of coffee in our thoughts will have to wait; however, a glimpse of the future is already evident in some clinics and the first promising developments are already showing what could be the standard tomorrow. Learning algorithms calculate the length of stay individually for each patient in the intensive care unit (ICU), reducing negative consequences such as readmission and mortality. The field of ultrasound technology for regional anesthesia and closed-loop anesthesia systems is also demonstrating the benefits of artificial intelligence (AI)-assisted technologies in practice. The efforts are diverse and ambitious but they repeatedly collide with privacy challenges and significant capital expenditure, which weigh heavily on an already financially strained healthcare system; however, anyone who listens carefully to the medical staff knows that robots are not what they would expect and the buzzwords big data and artificial intelligence might be less science fiction than initially assumed.