Künstliche Intelligenz erhöht die Sicherheit und Präzision in der Kinderanästhesie

Künstliche Intelligenz erhöht die Sicherheit und Präzision in der Kinderanästhesie

Künstliche Intelligenz (KI) könnte Anästhesisten bald dabei helfen, Kinder im Operationssaal sicherer zu machen und ihre Genesung durch eine bessere Schmerzbehandlung zu verbessern, schlägt eine systematische Übersicht vor, die auf der Jahrestagung ANESTHESIOLOGY® 2025 vorgestellt wurde.

Die Anästhesieversorgung von Kindern stellt eine besondere Herausforderung dar, da sich ihre Anatomie selbst bei gleichaltrigen Patienten stark unterscheiden kann. Die Forscher fanden heraus, dass KI bei der Bestimmung der geeigneten Größe und Platzierung von Beatmungsschläuchen, der Überwachung des Sauerstoffgehalts und der Beurteilung postoperativer Schmerzen eine bessere Leistung erbringt als Standardmethoden. KI konsequent: Verbesserung der Vorhersage, Linderung und Bewältigung von Komplikationen; verbesserte klinische Genauigkeit und Entscheidungsfindung; und ermöglichte es Anästhesisten, früher einzugreifen, wenn Komplikationen auftraten.

Stellen Sie sich die KI als Co-Pilot vor, während der Anästhesist alle endgültigen Entscheidungen trifft. KI kann kontinuierlich Tausende von Datenpunkten in Echtzeit analysieren und Muster aus vergangenen Fällen lernen, um subtile Veränderungen früher zu erkennen und dabei zu helfen, Entscheidungen auf die einzigartige Anatomie jedes Kindes abzustimmen. Es ersetzt jedoch nicht die Ausbildung und das Fachwissen des Anästhesisten; es fügt einfach eine weitere Ebene der Sicherheit und Unterstützung hinzu.“

Aditya Shah, BS, Hauptautorin der Studie und Medizinstudentin am Central Michigan University College of Medicine, Saginaw

Die Forscher analysierten 10 Studien und stellten fest, dass KI-Tools effektiver waren als aktuelle Screening-/Analysemethoden. Obwohl sich KI-Tools für die Kinderanästhesie noch im Forschungsstadium befinden, ist es aufgrund ihrer erheblichen Vorteile wahrscheinlich, dass sie in naher Zukunft in die Praxis umgesetzt werden, sagte Shah.

Die Studien zeigen, dass KI Folgendes verbessern kann:

• Überwachung des Sauerstoffgehalts: Anästhesisten verwenden Monitore, um den Sauerstoffgehalt im Blut eines Kindes zu überwachen. Alarme werden jedoch erst ausgelöst, wenn der Sauerstoffgehalt bereits gefährlich niedrig ist. Der Anästhesist muss sofort handeln und hat nur Sekunden Zeit, um ernsthafte Schäden zu verhindern. Forscher trainierten KI-Systeme, um kontinuierlich sekundengenaue Daten zum Sauerstoffgehalt von Anästhesiegeräten auf der Grundlage von mehr als 13.000 Operationen zu analysieren. Das effizienteste KI-Modell analysiert die Atem-, Sauerstoff- und Herzdaten des Kindes in Echtzeit und erkennt winzige Veränderungen, die Menschen nicht erkennen können. Es kann Anästhesisten bis zu 60 Sekunden vor dem Ertönen des Standardalarmsystems warnen. Dies gibt Anästhesisten eine zusätzliche Minute, um das Beatmungsgerät einzustellen, Sekrete zu entfernen oder das Atemwegsproblem zu beheben, bevor der Sauerstoffgehalt eines Kindes gefährlich niedrig wird und möglicherweise Herz- oder Hirnverletzungen verhindert werden. Der Unterschied sei, als würde man ein Feuer löschen, sobald es ausbricht, und nicht gewarnt werden, wenn zum ersten Mal Rauch auftritt, sagte Shah.
• Postoperative Schmerzbeurteilung: Bei Kindern ist es schwierig, Schmerzen zu beurteilen, da sie ihre Gefühle oft nicht mitteilen können. Aktuelle Methoden sind etwa 85–88 % genau, einschließlich der FLACC-Skala (Face, Legs, Activity, Cry, Consolability), einem 0–10-Punkte-Instrument, mit dem medizinisches Fachpersonal Schmerzen bei Kindern anhand ihrer Beobachtungen beurteilt, und der Wong-Baker-Skala, die eine Reihe von Gesichtern vom Lächeln bis zum Weinen zeigt, auf die das Kind zeigt. Die Forscher zeichneten mehr als 1.000 Schmerzbeurteilungen bei 149 Kleinkindern auf – etwa Weinen, Unruhe, Halshaltung und Mimik – und trainierten ein KI-System, um zu erkennen, welche Hinweise für die Schmerzerkennung am wichtigsten waren. Das KI-Tool hat die Schmerzen von Kindern mit einer Genauigkeit von 95 % gemessen.
• Genauigkeit der Atemschlauchgröße und -platzierung: Die Größe der Atemschläuche und die Tiefe der Platzierung im Rachen sind entscheidend, um schwerwiegende Komplikationen wie Verletzungen der Atemwegsschleimhaut und eine unzureichende Sauerstoffversorgung zu vermeiden. Aktuelle Formeln basieren auf dem Alter oder der Körpergröße des Kindes, die Anatomie von Kindern kann jedoch erheblich variieren. Verschiedene Studien zeigen, dass KI diesen Prozess genauer machen kann. In einer Studie mit 37.000 Kindern nutzten maschinelle Lernmodelle (eine Art KI) Patientenmerkmale, um die Größe und Tiefe des Atemschlauchs weitaus genauer vorherzusagen, wodurch Fehler um 40–50 % reduziert wurden.

„KI kann Anästhesisten personalisierte Entscheidungsunterstützung in Echtzeit bieten und möglicherweise Komplikationen und Ergebnisse bei Kindern reduzieren, wo Präzision besonders wichtig ist“, sagte Patrick Fakhoury, BS, Co-Autor und Medizinstudent am Central Michigan University College of Medicine. „Für Eltern liegt der wahre Wert der KI im Seelenfrieden.“

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