Das Delir
ist eine akute, fluktuierende Störung der Aufmerksamkeit und des Bewusstseins eines Patienten, die häufig mit kognitiven Defiziten, psychomotorischen Störungen, Schlaf-Wach-Rhythmus-Störungen und emotionalen Auffälligkeiten einhergeht. Zu den kognitiven Defiziten zählen Gedächtnisstörungen, Desorientierung, Sprachschwierigkeiten und ein Mangel an Fokus oder Aufmerksamkeit. Die Prognose des Delirs ist ernst, da es mit einer erhöhten Mortalität, einer verlängerten Krankenhausverweildauer und einem höheren Risiko für eine dauerhafte kognitive Beeinträchtigung verbunden ist.
Tab.1: Diagnose/Kodierung des Delirs bei 15.000 stationären Patienten
Trotz seiner Prävalenz und schwerwiegenden Auswirkungen auf den Verlauf der Erkrankungen wird das Delir selten diagnostiziert, wie die Tabelle zeigt.
KI-gestützte Früherkennung & Prävention
Die Prävention des Delirs umfasst die Früherkennung von Risikopatienten und die Minimierung von individuellen Risikofaktoren. Aktueller Goldstandard für die Diagnose eines Delirs sind manuelle Screening-Verfahren, wie das CAM-Screening (Confusion Assessment Method). Das CAM-Screening ist zeitaufwändig und erfordert geschultes Personal. Es kann daher nur sehr gezielt bei einem begründeten Delir-Verdacht eingesetzt werden.
Medlytics.ai analysiert als KI-basiertes Frühwarnsystem taggleich die aktuellen Labordaten aller Patienten und erkennt ein anbahnendes Delir bei einem Patienten.
medlytics.ai erkennt zuverlässig die Patienten mit einer hohen Delir-Wahrscheinlichkeit, so dass in Kombination mit einem CAM-Screening eine sehr zielgerichtete Identifikation des Delirs-Patienten erfolgen kann.
Die Frühwarnung von medlytics.ai richtet den Focus der Pflege auf den meist hypoaktiven (und kaum entdeckten) Delir-Patienten. In Verbindung mit einem zielgerichteten Delir-Screening kann die Prävention oder zumindest die Erkennung des manifesten Delirs deutlich verbessert werden. Die Integration der KI-Früherkennung in das Delir-Management verspricht, die Versorgung zu personalisieren, die Arbeitsbelastung des klinischen Personals zu verringern und letztlich die Patientenergebnisse zu verbessern.
Die folgende Übersicht zeigt, dass die präventiven und Delir-reduzierenden Maßnahmen überwiegend pflegerisch/aktivierend-therapeutischer Natur sind:
Delir-Prävention – einfache Maßnahmen:
- Frühmobilisation nach Operation
- Geistige Förderung
- Tag-Nacht-Rhythmus für besseren Schlaf optimieren
- Mit Uhren, Kalendern, Brillen, Hörgeräten, Angehörigen und Fotos Orientierung geben
- Angepasste Ernährung und Hydratation
- Stress durch adäquate Schmerzbehandlung vermeiden
- Umverlegung und Wechsel der Zimmernachbarn vermeiden
- Strukturierung des Tages fördern
Abb.1: medlytcs predict Delir – ROC & area under curve
Delir-Früherkennung – Gütekennzahlen
Die Zulassung der Frühwarn-KI medlytics predict als Medizinprodukt setzt einen klaren Nachweis ihrer Wirksamkeit voraus. Die ROC-Kurve (Receiver Operating Characteristic) und die Area Under Curve (AUC) liefern den sehr klaren Nachweis für die prognostische Güte von medlytics predict für Delir.
Abbildung 1 zeigt die sog. ROC-Kurve, als auch die Kennzahl AUC für unsere Delir-Frühwarnung. Eine AUC-Maßzahl > 0,9 ist ein exzellenter Wert, um die Kohorte mit einer Charakteristik (z. B. Delir-Erkrankung) gegen die Kohorte ohne diese Charakteristik (kein Delir) abzugrenzen.
Die Delir-Frühwarnung ist mit einer AUC-Maßzahl von 0,9 ein exzellenter Prädiktor, um die echt-positiven Patienten mit Delir von den falsch-positiven Patienten („vermeintliches Delir“) zu unterscheiden.
Delir-Früherkennung – Gütekennzahlen
Die Zulassung der Frühwarn-KI medlytics predict als Medizinprodukt setzt einen klaren Nachweis ihrer Wirksamkeit voraus. Die ROC-Kurve (Receiver Operating Characteristic) und die Area Under Curve (AUC) liefern den sehr klaren Nachweis für die prognostische Güte von medlytics predict für Delir.
Abbildung 1 zeigt die sog. ROC-Kurve, als auch die Kennzahl AUC für unsere Delir-Frühwarnung. Eine AUC-Maßzahl > 0,9 ist ein exzellenter Wert, um die Kohorte mit einer Charakteristik (z. B. Delir-Erkrankung) gegen die Kohorte ohne diese Charakteristik (kein Delir) abzugrenzen.
Die Delir-Frühwarnung ist mit einer AUC-Maßzahl von 0,9 ein exzellenter Prädiktor, um die echt-positiven Patienten mit Delir von den falsch-positiven Patienten („vermeintliches Delir“) zu unterscheiden.
Abb.1: medlytcs predict Delir – ROC & area under curve
Die Relevanz eines solchen Delir-Alert-Systems wird auch deutlich, wenn man sich die signifikanten höheren Verweildauern deliranter Patienten im Vergleich zu der Patienten-Kohorte eines Krankenhauses ohne Delir anschaut:
Patienten mit einem Delir haben in diesem Krankenhaus eine um mehr als 5 Tage längere Verweildauer als Nicht-Delir-Patienten (normiert auf die Norm-Verweildauer der jeweiligen DRG nach DRG-Katalog)
Abb.2: Beispiel-Krankenhaus – Verweildauer von Patienten ohne/mit Delir
Abb.3: KI-gestützte Frühwarnung – Pflege: Screening & Management des Delirs
Delir-Prävention – der KI-gestützte Ablauf
Medlytics.ai ist ein zertifiziertes Medizinprodukt und screent die aktuellen Labordaten aller Krankenhaus-Patienten. Die aktuellen Laborkonstellationen der Patienten werden mit typischen Labormustern historischer deliranter Patienten (in ihrer Entstehung) verglichen. Bei hoher Übereinstimmung erzeugt medlytics.ai eine digitale Frühwarnmeldung (pdf) und übermittelt diese in die elektronische Patientenakte (ePA) bzw. auf Station.
Hieraus leitet sich der von uns empfohlene Ablauf für die Prävention und Behandlung des Delir-gefährdeten Patienten ab
Delir-Prävention – der KI-gestützte Ablauf
Medlytics.ai ist ein zertifiziertes Medizinprodukt und screent die aktuellen Labordaten aller Krankenhaus-Patienten. Die aktuellen Laborkonstellationen der Patienten werden mit typischen Labormustern historischer deliranter Patienten (in ihrer Entstehung) verglichen. Bei hoher Übereinstimmung erzeugt medlytics.ai eine digitale Frühwarnmeldung (pdf) und übermittelt diese in die elektronische Patientenakte (ePA) bzw. auf Station.
Hieraus leitet sich der von uns empfohlene Ablauf für die Prävention und Behandlung des Delir-gefährdeten Patienten ab
Abb.3: KI-gestützte Frühwarnung – Pflege: Screening & Management des Delirs
Mit der KI-Frühwarnung (PDF) und der pflegerischen Maßnahmen-Dokumentation kann die Kodierung des hypo- als auch des hyper-aktiven Delirs durch das Medizincontrolling erfolgen.
