Beschaffung eines klinischen Entscheidungsunterstützungssystems

Das UKA hat im Rahmen des Krankenhauszukunftsgesetzes (KHZG) einen Förderantrag zur Anschaffung eines klinischen Entscheidungsunterstützungssystems (Fördertatbestand 4 – FTB 4) gestellt. Die Bandbreite dieser Systeme erstreckt sich von Qualitätssicherung durch technisch unterstützte Entscheidungsfindung über vereinfachte Dokumentation, verbesserte Prognosen bis zu optimierten organisatorischen Abläufen.

Mit einem klinischen Entscheidungsunterstützungssystem am UKA sollen Warnhinweise und Handlungsempfehlungen ausgegeben werden, die zur Verbesserung der Behandlung und Einsparung von Personal-/Bettenressourcen führen. Ganz konkrete Ziele liegen hier beispielsweise in der Reduktion der Wiederaufnahmequote auf der Intensivstation nach Intensivabverlegung oder der Liegedauer der Patienten mit postoperativen Infektionen auf der Intensivstation bzw. Normalstation. Entscheidend ist ebenso der fachübergreifende Einsatz des Systems, sodass klinikweit Optimierungen erzielt werden können. Als forschendes Universitätsklinikum mit einem Institut für Digitale Medizin ist auch die interne Weiterentwicklung des Systems ein wesentliches Entscheidungskriterium.

Nach Analyse der intern durchgeführten Bedarfserhebung inkl. Einbezug der verschiedenen Kliniken, einer umfassenden Marktanalyse und dem Abgleich mit KHZG- und UKA-Kriterien beabsichtigt das UKA die folgende Beschaffung: Lieferung und Einführung des klinischen Entscheidungsunterstützungssystems Clinalytix der Fa. Dedalus inkl. Installation, Inbetriebnahme, Schulung und Einweisung gemäß den Anforderungen und Muss-Kriterien des Krankenhauszukunftsgesetzes Fördertatbestand 4 (KHZG FTB 4). Die Implementierung umfasst insbesondere die tiefe und bidirektionale Integration in das bestehende ORBIS KIS des UKA.

Bei der Lösung handelt es sich um ein System zur Früherkennung von und Warnungen vor Komplikationen (hier: Sepsis und akutes Nierenversagen) sowie die Möglichkeit, neue Use Cases mit dem Hersteller zu entwickeln. Das KI-basierte und selbstlernende Tool erkennt in verfügbaren klinischen Daten Muster bzw. komplexe Zusammenhänge für potenziell auftretende Krankheiten und informiert das medizinische Personal mittels Warnmeldungen. Mit der Beschaffung und Einführung des benannten Systems werden die KHZG FTB 4 Muss-Kriterien erfüllt und ein unterbrechungsfreies Arbeiten sowie ein nahtloser Informationsaustausch zwischen allen beteiligten Anwendern sichergestellt.