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51. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (gmds)

10. - 14.09.2006, Leipzig

Die Nutzung klinisch annotierter Daten für die Validierung von Alarm-Algorithmen in der Intensivmedizin

Meeting Abstract

  • Silvia Kuhls - Universität Dortmund, Dortmund
  • Vivian Lanius - Universität Dortmund, Dortmund
  • Ursula Gather - Universität Dortmund, Dortmund
  • Michael Imhoff - Ruhr-Universität Bochum, Bochum
  • Sylvia Siebig - Universitätsklinikum Regensburg, Regensburg
  • Christian Wrede - Universitätsklinikum Regensburg, Regensburg

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (gmds). 51. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. Leipzig, 10.-14.09.2006. Düsseldorf, Köln: German Medical Science; 2006. Doc06gmds025

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/gmds2006/06gmds155.shtml

Veröffentlicht: 1. September 2006

© 2006 Kuhls et al.
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Gliederung

Text

Auf Intensivstationen wird der Patientenzustand kontinuierlich mit Hilfe von Monitorgeräten überwacht. Auf Basis der Messwerte wichtiger Vitalparameter wie Herzfrequenz, Blutdruck oder Sauerstoffsättigung entscheidet ein in diese Geräte integriertes Alarmsystem über die Auslösung eines Alarms. Derzeit genutzte Alarmsysteme basieren vorwiegend auf Schwellwertalarmen, welche auf einem einfachen Vergleich der Messwerte mit festgelegten Grenzen beruhen. Schwellwertalarme aufgrund von Artefakten oder kurzfristigen Grenzüberschreitungen haben häufig keine klinische Konsequenz, führen aber zu einer Desensibilisierung des Pflegepersonals [1], [2]. Die Entwicklung intelligenter Alarm-Algorithmen mit verbesserter Alarmrelevanz ist somit von großer Bedeutung [3].

Ein Teilprojekt des SFB 475 führt derzeit in Zusammenarbeit mit dem Universitätsklinikum Regensburg eine klinische Studie zur Validierung neuer Alarm-Algorithmen durch. Im Rahmen dieser Studie wird ein Referenzdatensatz erstellt, der Monitordaten in Kombination mit klinischen Annotationen umfasst. Vom Monitorsystem werden neben den sekündlich gemessenen Werten der Vitalparameter auch alle Alarmmeldungen des Alarmsystems mit genauen Zeitpunkten und alle Alarmeinstellungen, d.h. genaue Informationen über die eingestellten Alarmgrenzen sowie über Zeiträume, in denen die Alarmfunktion deaktiviert war, aufgezeichnet (siehe Abbildung 1 [Abb. 1]).

Die klinischen Annotationen werden von einem erfahrenen Mediziner vorgenommen, der auf Basis von Videoaufnahmen und den Original-Monitordaten die aufgetretenen Alarmsituationen bewertet. Auch ursächliche Begleitumstände eines Alarms, wie z.B. Blutabnahme, Patientenbewegung oder Lagerung werden dokumentiert.

Neue Alarm-Algorithmen können off-line auf die Daten des Referenzdatensatzes angewendet werden. Anhand der Annotationen sind Zeitabschnitte zu identifizieren, in denen ein Alarm erforderlich ist. Dies ermöglicht auch die Bewertung der neuen Alarme sowie einen Vergleich von Alarmsystemen hinsichtlich Sensitivität und Spezifität.

Es liegen bereits umfangreiche annotierte Datensätze vor, so dass eine erste Gegenüberstellung von Alarm-Algorithmen erfolgen kann. Ein mögliches alternatives Verfahren zur Alarmgebung basiert auf der Methode der univariaten Online-Signalextraktion [4]. In einem gleitenden Fenster wird hierbei das einer Zeitreihe zugrunde liegende Signal mittels einer robusten Regressionsmethode geschätzt. Für die Alarmgebung wird dieses von Rauschen und Ausreißern befreite extrahierte Signal mit den Alarmgrenzen verglichen. Anhand von Beispielen wird dargestellt, wie sich diese Methode im Vergleich zum einfachen Schwellwertalarmsystem in unterschiedlichen Datensituationen bewährt.


Literatur

1.
Chambrin MC, Ravaux P, Calvelo-Aros D, et al. Multicentric Study of Monitoring Alarms in the Adult Intensive Care Unit (ICU): A Descriptive Analysis. Intensive Care Med. 1999; 25: 1360-6.
2.
Tsien CL, Fackler JC. Poor Prognosis for Existing Monitors in the Intensive Care Unit. Crit Care Med. 1997; 25:614–9.
3.
Imhoff M, Kuhls S. Alarm Algorithms in Critical Care Monitoring. Anesth Analg. 2006, erscheint.
4.
Gather U, Schettlinger K, Fried R. Online Signal Extraction by Robust Linear Regression. Computation Stat. 2006, erscheint.