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Fragestellung: Grosse Datenmengen erlauben eine genaue Risikoabschätzung adverser Outcomes polytraumatisierter Patienten mit statistischen Einschränkungen bei grössten Datenmengen. An dieser Stelle haben wir das IBM WATSON health deep learning Instrument zur Beurteilung eines möglichen Outcomes polytraumatisierter Patienten entwickelt.

Methodik: Die interne Traumadatenbank der Traumatologie des Universitätsspitals Zürich mit 3659 Patienten wurde verwendet. Diese Datenbank enthält serielle Messungen relevanter Parameter während den ersten Stunden nach Eintritt. Die relevanten Parameter sind der Quick-Wert, pH-Wert, Lactat, Temperatur, Alter, ISS, AIS (für alle anatomischen Regionen), Schock Grad, Hemoglobin und Hematocrit bei Eintritt des Patienten in den Schockraum. Statistisch wurden die Parameter mit der höchsten prädiktiven Qualität (ROC) und unabhängiger Prädiktivität ausgewählt (logistische Regression). Die Kohorten Auswahl erfolge durch die Angabe von Alter, Temperatur und ISS bei erhaltener Permutabilität sämtlicher Parameter. Die Darstellung erfolge mittels interaktiver Sankey Diagramme mit der Darstellung verschiedener Therapiekonzepte und des Entsprechenden Outcomes (SIRS, Sepsis und früher Tod (72h)).

Ergebnisse und Schlussfolgerung: Nur 1950 von 3659 Patienten qualifizierten für die Datenanalyse. Die Analyse der Kohorten Ähnlichkeit zeigte eine hervorragende Übereinstimmung mit dem gewählten Outcome von SIRS, Sepsis oder frühem Tod des Polytraumatisierten Patienten. Das interaktive Sankey Diagramm zeigt klar die Konzepte mit einem Besseren Outcome in Relation zur gewählten Kohorte. Zusätzlich dienen longitudinal dargestellte Laborparameter als Orientierung für weitere Risikoabwägung.

Die Entwicklung vom WATSON Health Explorer gibt die möglich zur präzisen Interpretation grösster Datenmengen. Über den klinischen Impact hinaus stellt es ein Explorationsinstrument für klinische Daten dar mit einer Deep Learning Komponente sowie ein Lerninstrument für die Pathophysiologie polytraumatisierter Patienten.