AMPEL-Projekt: KI erkennt Sepsis frühzeitig
Ein Meilenstein für die Patientensicherheit: Das AMPEL-Projekt des Universitätsklinikums Leipzig (UKL) zeigte, wie Künstliche Intelligenz eine Sepsis schneller erkennen kann – mithilfe von Routinedaten. Sepsis – im Volksmund auch Blutvergiftung genannt – ist ein medizinischer Notfall. Wird sie zu spät erkannt, kann sie tödlich enden. Entscheidend für das Überleben ist der frühzeitige Beginn einer Antibiotikatherapie. Doch bisherige Marker wie Procalcitonin (PCT) lieferten oft nur begrenzte Hinweise. Genau hier setzt das mehrfach ausgezeichnete AMPEL-Projekt an: Mithilfe von KI wurde ein Modell entwickelt, das auf Basis des kleinen Blutbildes eine Sepsis deutlich früher erkennen kann – besser als PCT.
„Unsere Studie zur Sepsis-Vorhersage anhand des kleinen Blutbildes wurde im weltweit führenden Journal für Labormedizin Clinical Chemistry veröffentlicht“, berichtete Dr. Daniel Steinbach, Arzt und wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Laboratoriumsmedizin sowie am Datenintegrationszentrum des UKL. Er ist Teil des AMPEL-Kernteams. „Dass unser KI-Modell ohne zusätzliche Kosten die Aussagekraft von Procalcitonin deutlich übertrifft, dürfte großes Interesse wecken.“
Die ersten Ergebnisse zeigten: Die entwickelten KI-Modelle griffen häufig auf Werte des kleinen Blutbildes zurück – Laborparameter, die immer vorliegen, aber bislang kaum beachtet wurden. In der klinischen Praxis spielte das kleine Blutbild bei der Sepsis-Erkennung bisher kaum eine Rolle, so Steinbach. Stattdessen verließen sich viele Kliniken auf spezifische Marker wie PCT.
Dabei sei Procalcitonin problematisch, erklärte Maria Schmidt, Biometrikerin im AMPEL-Kernteam: „Obwohl es fast überall angewendet wird, kommen Studien regelmäßig zum Schluss, dass die Vorhersagekraft zu gering ist.“ Mit Methoden des maschinellen Lernens und in Kombination mit dem kleinen Blutbild lasse sich die Aussagekraft jedoch deutlich steigern.
Die Voraussetzungen für die Prüfung der Studienergebnisse im Klinikalltag sind geschaffen: Das bereits 2018 gestartete AMPEL-System dient im UKL bereits heute als digitale Infrastruktur für klinische KI-Anwendungen. Es analysiert Laborwerte automatisch und warnt in Echtzeit bei kritischen Veränderungen.
Da das UKL bislang das einzige Krankenhaus in Deutschland mit einer solchen Infrastruktur ist, betont Projektleiter Dr. Martin Federbusch: „Ein zentrales Ziel bleibt, AMPEL auch an anderen Standorten verfügbar zu machen.“
Zukunft für alle: Open-Source
Seit 2024 wird AMPEL unter Leitung von Prof. Toralf Kirsten als Open-Source-Projekt weiterentwickelt – mit dem Ziel, eine gemeinnützige, anpassbare und transparente KI-Infrastruktur zu schaffen, die die Gesundheitsversorgung langfristig sicherer und effizienter macht.