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.

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, 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.

1. Entwicklung eines prädiktiven Modells
   Wir entwickelten ein KI/ML-Modell, das Blutzuckermesswerte, Angaben zu Medikamenten und individuelle Patientendaten analysiert, um das Hypoglykämierisiko vorherzusagen.
2. Aufbau eines Benachrichtigungssystems
   Ein Benachrichtigungsmechanismus wurde implementiert, der Patienten bei erhöhtem Hypoglykämierisiko automatisch alarmiert.
3. Validierung und Optimierung
   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 (ang. 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 (ang. 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.