Einsatz von KI/ML zur Vorhersage des Hypoglykämierisikos bei Diabetespatienten

Eine medizinische Einrichtung, die ein spezialisiertes Betreuungsprogramm für Diabetespatienten betreibt. Ziel des Kunden war die Implementierung eines Systems zur Vorhersage des Hypoglykämierisikos sowie zur automatischen Benachrichtigung der Patienten über potenzielle Gesundheitsgefahren.

Hypoglykämie stellt eines der größten Gesundheitsrisiken für Menschen mit Diabetes dar.

Verfügbare Lösungen (wie CGM-Systeme) sind zwar wirksam, aber teuer und für viele Patienten nicht zugänglich. Bisher erforderte die Betreuung von Patienten mit Hypoglykämie den Einsatz eines medizinischen Teams, das den Verlauf der Episode analysierte, die Daten interpretierte und bei Bedarf den Patienten kontaktierte. Jede solche Analyse nahm durchschnittlich etwa 10 Minuten in Anspruch und war mit dem Risiko von Verzögerungen verbunden — der Anruf beim Patienten konnte möglicherweise nicht rechtzeitig erfolgen, was die Sicherheit des Patienten beeinträchtigen konnte.

Der Kunde benötigte eine Lösung, die:

• Automatisch Daten von Blutzuckermessgeräten (ohne zusätzliche Hardware), Informationen zur Medikation und persönliche Patientendaten analysiert.
• Das Risiko von Hypoglykämie-Episoden prognostiziert.
• Patienten bei potenziellen Gefahren automatisch benachrichtigt.
• Den Bedarf an kontinuierlicher Überwachung durch das medizinische Personal reduziert.

Wir haben ein mobiles KI/ML-System zur Vorhersage des Hypoglykämierisikos entwickelt, basierend auf Daten herkömmlicher Blutzuckermessgeräte und Patienteninformationen. Unsere Arbeiten umfassten:

1. Entwicklung eines prädiktiven Modells
   Im Rahmen der Arbeiten an der Lösung führten wir einen vollständigen Entwicklungszyklus durch, beginnend mit der Analyse von Blutzuckermessdaten. Ein zentraler Schritt war die Entwicklung eines prädiktiven Modells unter Verwendung von Machine-Learning-Techniken, mit besonderem Fokus auf Feature Engineering – insbesondere der glykämischen Variabilität als einem wichtigen Prädiktor. Wir entwickelten eine flexible ML-Pipeline, die eine Feinabstimmung des Modells in Bezug auf das Gleichgewicht zwischen Sensitivität und Spezifität ermöglichte – ein entscheidender Aspekt im Hinblick auf die Patientensicherheit.
2. Aufbau eines Benachrichtigungssystems
   Parallel zur Modellentwicklung haben wir ein mobiles Benachrichtigungssystem entwickelt, das Patienten in Echtzeit warnt, sobald ein erhöhtes Risiko erkannt wird. Dadurch können Nutzer schnell reagieren und gefährliche Episoden vermeiden.
3. Validierung und Optimierung
   In der Phase der klinischen Validierung führten wir regelmäßige Konsultationen mit einem Ärzteteam durch, um die Systemfunktionen an die tatsächlichen Anforderungen der Einrichtung und den medizinischen Alltag anzupassen.
   Die vorgenommenen Anpassungen und Optimierungen erhöhten die Wirksamkeit der Lösung und förderten deren Akzeptanz bei den Nutzern.
   Die Wirksamkeit unseres Modells zur Vorhersage von Hypoglykämie basiert auf zwei zentralen diagnostischen Kennzahlen, die in der Medizin und Datenanalyse weit verbreitet sind: Sensitivität und Spezifität.

• Die Sensitivität (engl. sensitivity)
  beschreibt, wie zuverlässig der Algorithmus tatsächliche Hypoglykämie-Episoden erkennt. Je höher die Sensitivität, desto größer ist der Anteil der tatsächlichen Fälle, die korrekt identifiziert und vom System gemeldet werden — was das Risiko verringert, eine kritische Situation zu übersehen.
• Die Spezifität (engl. specificity)
  zeigt, wie gut der Algorithmus falsche Alarme vermeidet. Eine hohe Spezifität bedeutet, dass in Situationen ohne Hypoglykämie-Risiko keine unnötigen Warnmeldungen ausgelöst werden — wodurch Patienten und das medizinische Personal nicht mit unbegründeten Interventionen belastet werden.

Wir entwickelten ein System, das vom medizinischen Team und den betreuten Patienten sehr gut angenommen wurde. Es ermöglichte eine effektive Vorhersage des Hypoglykämierisikos und eine automatische Patientenbenachrichtigung.

Durch die Implementierung konnte die Patientensicherheit signifikant erhöht und die Lebensqualität verbessert werden. Der Entwicklungsprozess verlief reibungslos und wurde kontinuierlich überwacht. Unser Team teilte regelmäßig sein Wissen, was die Einführung und langfristige Nutzung des Systems erleichterte.