Intensivmedizin

Auswirkungen von EDV im intensivmedizinischen Umfeld
 

Einer der wissenschaftlichen Schwerpunkte unserer Forschungsgruppe auf der Intensivstation ist die Untersuchung der Auswirkungen elektronischer Datenverarbeitungssysteme auf die Behandlung von Intensivpatientinnen und Intensivpatienten.  Hier werden Ansätze zur optimalen Einführung von EDV-Systemen entwickelt und begleitende Evaluationen der Auswirkungen von Patientendatenmanagementsystemen (PDMS) durchgeführt.

Die Untersuchung von Nutzerzufriedenheit, Veränderungen von Arbeitsabläufen, Auswirkungen auf verschiedene Berufsgruppen, Kosten-Nutzen-Analysen und Auswirkungen auf die Behandlungsqualität und das Behandlungsergebnis stehen hier im Fokus. Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf Projekten zur Erweiterung der Systemfunktionalität um entscheidungsunterstützende Funktionen des PDMS und deren klinische Auswirkungen. Dabei werden entscheidungsunterstützende Funktionen in Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl für Medizinische Informatik entwickelt, zur klinischen Anwendung gebracht und deren Auswirkung im Rahmen von Studien untersucht.

Die Daten der elektronischen Patientenakte werden systematisch auf neue und unbekannte Sachverhalte untersucht. Dazu werden neue Methoden zur Krankheitsfrüherkennung, komplexen Alarmierung und klinischen Entscheidungsunterstützung entwickelt. Das Ziel dabei ist, die Behandlungsqualität und die Patientensicherheit zu verbessern und so einen zusätzlichen klinischen Nutzen aus dem EDV-Einsatz im intensivmedizinischen Umfeld zu generieren

Publikationen:

1. Castellanos I, Martin M, Kraus S, Bürkle T, Prokosch HU, Schüttler J, Toddenroth D.
   Effects of staff training and electronic event monitoring on long-term adherence to lung-protective ventilation recommendations.
   J Crit Care 2018;43:13-20,  doi.org/10.1016/j.jcrc.2017.06.027
2.  Kraus S, Enders M, Prokosch HU, Castellanos I, Lenz R, Sedlmayr M. Accessing complex patient data from Arden Syntax Medical Logic Modules. Artif Intell Med. 2018 Nov;92:95-102. doi: 10.1016/j.artmed.2015.09.003. Epub 2015 Sep 12. PMID:26409750.
3. Kraus S, Castellanos I, Albermann M, Schuettler C, Prokosch HU, Staudigel M, Toddenroth D.
   Using Arden Syntax for the Generation of Intelligent Intensive Care Discharge Letters.
   Stud Health Technol Inform  2016;228:471-5
4.  Kraus S, Drescher C, Sedlmayr M, Castellanos I, Prokosch HU, Toddenroth D. Using Arden Syntax for the creation of a multi-patient surveillance dashboard. Artif Intell Med. 2018 Nov;92:88-94. doi: 10.1016/j.artmed.2015.09.009. Epub 2015 Oct 9. PMID: 26603750.
5. Castellanos I, Kraus S, Toddenroth D, Prokosch HU, Bürkle T.
   Using Arden Syntax Medical Logic Modules to reduce overutilization of laboratory tests for detection of bacterial infections - Success or failure?
   Artif Intell Med. 2015 Sep 25. doi: 10.1016/j.artmed.2015.09.005
6. Mate S, Bürkle T, Kapsner LA, Toddenroth D, Kampf MO, Sedlmayr M, Castellanos I, Prokosch HU, Kraus S. A method for the graphical modeling of relative temporal constraints. J Biomed Inform. 2019 Dec;100:103314. doi:10.1016/j.jbi.2019.103314. Epub 2019 Oct 17. PMID: 31629921.
7. Schüttler C, Hinderer M, Kraus S, Lang AK, Prokosch HU, Castellanos I. Requirements Analysis for a Clinical Decision Support System Aiming at Improving the Artificial Nutrition of Critically Ill Patients. Stud Health Technol Inform. 2017;243:137-141. PMID: 28883187.