KIKS

Identifikation von Risikopatienten in der Unfallchirurgie

01/01/2020 to 31/12/2022

Nebenerkrankungen (z.B. Diabetes mellitus) und Mangelernährung stellen bei unfallchirurgischen Patienten ein hohes Risiko für Komplikationen dar. Prädikative Faktoren hierfür sind bisher nicht bekannt. Die Erfassung, Analyse und Beurteilung dieser Risikofaktoren unterliegen für unfallchirurgische Akutpatienten einer besonderen Herausforderung. Diese kann mit Hilfe von KI behoben werden. Ziel ist die frühzeitige Identifizierung von potentiellen Risikopatienten. Ein weiterer Aspekt der Digitalisierung ist, die vertikale Integration von Forschung und Patientenversorgung zu erleichtern, um die Translation von klinischexperimentellen Daten in die Klinik zu erleichtern. Das Hauptziel besteht darin, klinische Patientendaten digital zu erfassen, um Screening-Tools für die Beurteilung der Komorbidität bei Traumapatienten zu erstellen. Neben den klinischen Daten sollen biologische & serologische molekularbiologische Faktoren
identifiziert werden. In einem klinischen Umfeld wird ein Screening-Tool zur systematischen Beurteilung
von Komorbiditäten etabliert und Assoziationen zu bedeutsamen Heilungsergebnissen bei einer großen
Traumapopulation bewertet. Unser sekundäres Ziel besteht darin, mittels der Digitalisierung der
Patientendaten die Beurteilung der Wirksamkeit therapeutischer Optionen zur Behandlung von
Komorbiditäten nach einem Muskel-Skelett-Trauma zu evaluieren. Anhand etablierter klinischer
Komorbiditätsmodelle sollen die Behandlungseffekte in typischen Traumasituationen (Fraktur, Gelenkersatz, Knochendefekte) und unter Implantatvalidierung für das individuelle Patientenergebnis analysiert werden. Darüber hinaus soll eine integrierte digitale Struktur geschaffen werden. Die Bedeutung des Projekts ist die Zusammenführung verschiedener Patientendaten, um durch Analysen patienten-orientierte verbesserte Lösungen zu erreichen.