Sepsis bei Kindern: Bessere Diagnose dank neuer global gültiger Kriterien
Internationales Forscherteam leitet mit Machine-Learning-Methoden evidenzbasierte Kriterien ab
Neue Forschungsergebnisse verbessern die Diagnose von Sepsis bei Kindern, einer lebensbedrohlichen Erkrankung. Dem internationalen Forschungsteam unter der Co-Leitung des Universitäts-Kinderspitals Zürich ist es gelungen, mithilfe Künstlicher Intelligenz Daten von über 3,5 Millionen an Sepsis erkrankten Kindern zu analysieren.
Sepsis ist eine lebensbedrohliche Infektion, die zu Organversagen führen kann. Weltweit sterben jährlich rund 3 Millionen Kinder an Sepsis. Jedes dritte Kind, das eine Sepsis überlebt, leidet an zum Teil schweren Langzeitfolgen. Bislang fehlten bei Kindern evidenzbasierte Kriterien zur Diagnose von Sepsis.
In einem mehrjährigen Big-Data-Projekt hat eine internationale Taskforce Daten von über 3,5 Millionen an Sepsis erkrankten Kindern ausgewertet. Mithilfe von Machine-Learning-Methoden leiteten die Forscherinnen und Forscher evidenzbasierte Kriterien ab, um Sepsis bei Kindern zu diagnostizieren. Sie entwickelten dabei einen neuartigen Score, den «Phoenix Sepsis Score». Dieser erfasst den Schweregrad des Organversagens bei Kindern mit Sepsis rasch und zuverlässig.
Studienergebnisse mit globaler Relevanz
«Die Ergebnisse sind von grosser Relevanz. Zum ersten Mal gibt es standardisierte und evidenzbasierte Kriterien, welche in Zukunft die Früherkennung dieser gefährlichen Krankheit nachhaltig verbessern können», sagt Prof. Dr. med. Luregn Schlapbach. Er ist Professor für Pädiatrische Intensivmedizin an der Universität Zürich und Chefarzt Intensivmedizin am Universitäts-Kinderspital Zürich und hat die Studie zusammen mit Prof. Scott Watson vom Seattle Children’s Hospital, USA, geleitet.
Dieses Big-Data-Projekt verwendete erstmals auch Daten aus Entwicklungsländern in Südamerika, Afrika und Asien. Die neuen Kriterien können deshalb in kleinen und grossen Spitälern sowie in unterschiedlichen Gesundheitssystemen weltweit eingesetzt werden.
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