„Wir Ärzte sind Gewohnheitstiere": Wie ein KI-Dashboard gefährliche Resistenzen früher aufspüren soll

Antibiotika-Resistenzen sind gerade in Krankenhäusern schwer frühzeitig auszumachen. Das Uniklinikum Frankfurt setzt daher auf eine KI-Plattform, die Daten zusammenführt und daraus Trends erkennen soll.

Die Krux des eigentlich nützlichen Einsatzes von Antibiotika liegt in dem Auftreten von Resistenzen. (Foto: Guschenkova / shutterstock)

Resistenzen sind eine der größten Bedrohungen für die öffentliche Gesundheit und ihre Ursachen sind vielfältig: Sie entstehen in Krankenhäusern durch Überverschreibung, in Arztpraxen durch Fehlverordnungen und schlechte Einnahmedisziplin der Erkrankten sowie durch den Einsatz in der Massentierhaltung. Die Entwicklung neuer Antibiotika ist keine kurzfristige Lösung für dieses Problem, denn auch gegen neue Wirkstoffe entstehen rasend schnell neue Resistenzen. Aber mit geschicktem Management lässt sich das Versagen existierender Antibiotika wenn nicht verhindern, so zumindest verlangsamen.

In Krankenhäusern ist die Gefahr von lebensbedrohlichen septischen Infektionen durch Keime, die gegen mehrere Antibiotika immun geworden sind, groß. Wird ein Mittel zu oft verordnet (was die Wahrscheinlichkeit für eine Resistenzbildung steigert)? Kommt es zu mehr Resistenzfällen, bei denen ein bestimmtes Antibiotikum nicht mehr wirkt?

Solche Trends frühzeitig auszumachen sei nicht immer leicht, wenn etwa die Zahl von Resistenzfällen nicht da ansteige, wo zu häufig verabreicht werde. „Intensivstationen und OPs verwenden oft ein bestimmtes Antibiotikum – aber einen Resistenzanstieg sehen wir dann erst auf einer der Stationen oder verteilt über das Haus“, sagt Michael von Wagner, Chief Medical Information Officer des Frankfurter Klinikums. „Wir Ärzte sind Gewohnheitstiere; funktioniert ein Präparat immer gut, dann verordnen wir das“, ergänzt der Gastroenterologe. Hinzu kommt, dass einzelne Ärztinnen oder Ärzte oft nur wenige Resistenzfälle auf ihrer Station sehen. Bedenkliche Muster, die über die Zeit entstehen, fallen so nicht früh genug auf.

Um versteckte Muster aufzuspüren, baut von Wagner am Universitätsklinikum Frankfurt gemeinsam mit SAS, einem Entwickler für Datenanalyse-Unternehmenssoftware, ein KI-gestütztes Dashboard auf Basis von SAS Viya für sein „Antibiotic Stewardship“-Team auf.

Der von einer Infektiologin und einem Mikrobiologen geleiteten Gruppe obliegt die Steuerung einer verantwortungsvollen Antibiotikagabe. Sie unterstützt die Suche nach dem passenden Mittel in der korrekten Dosis für die richtige Zeitspanne – um bakterielle Infektionen zu bekämpfen und dabei weder Resistenzen bei den Mikroben noch schwere Nebenwirkun