Analyse septischer Krankheitsbilder mittels Neuronaler Netze - Einfluß auf Therapie und Prognose

• Applicant: Professor Dr. Ernst Hanisch
• Subject Area: Pediatric and Adolescent Medicine
• Term: from 1998 to 2008
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 5085554

Das Überleben des Intensivpatienten wird entscheidend vom Auftreten einer Sepsis beeinflußt. Das von der Sepsis verursachte Multiorganversagen prägt wesentlich das Bild der Intensivmedizin und ist mit einer hohen Letalität assoziiert. Ein entscheidender Durchbruch in der Behandlung der Sepsis ist bisher nicht gelungen, obwohl weltweit nach neuen Ansätzen gesucht wird. Verschiedene Score-Systeme sollen dabei helfen, die Prognose für den Patienten hinsichtlich des komplizierten bzw. letalen Verlaufs früher und besser zu fassen, als es vom klinischen Bild her möglich ist. Dies impliziert die Verbesserung der Prognose durch Benutzung von Scores, was in der klinischen Realität jedoch nicht der Fall ist. Von wesentlicher Bedeutung für dieses Problem dürfte die Dynamik der bisher noch ungenügend verstandenen pathophysiologischen Sequenzen der Mediatorkaskaden im Rahmen des septischen Geschehens sein. Die Konfiguration und Entwicklung eines wissensbasierten Systems auf der Grundlage einer vorhandenen großen Datenbank von chirurgischen Intensivpatienten greift diesen Gedanken auf mit dem Ziel, für jeden individuellen Patienten vor dem eigentlichen klinischen Ereignis frühzeitig eine Prognose hinsichtlich komplizierter septischer Krankheitsverläufe zu stellen und entsprechende Diagnose- und Therapieoptionen zu unterbreiten. Angestrebt wird dabei nicht nur ein zufriedenstellendes Blackbox-Verhalten des Prognosesystems, das mittels eines Neuronalen Netzes realisiert werden soll, sondern darüber hinaus auch die medizinische Deutung der innerhalb des Systems kodierten, zeitlichen Musterprimitive, um klinisch schwerwiegende Verlaufsmuster bereits am ersten Tag des septischen Schocks individuell zu erschließen und basierend auf diesem Wissen die Letalität des Intensivpatienten zu senken, indem Diagnose- und Therapieoptionen vorgeschlagen werden.

• DFG Programme: Research Grants
• Participating Person: Professor Dr. Rüdiger Brause