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. Der bisherige Überwachungsprozess war zeitaufwändig und erforderte ein hohes Maß an Engagement seitens des medizinischen Personals.

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
   Das Modell wurde umfassend getestet und erreichte hohe Leistungswerte:

• Sensitivität: 88 %
• Spezifität: 85 %

Das System wurde an die Anforderungen der Einrichtung und die Bedürfnisse der Patienten angepasst.

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.