nAIonate – Artificial intelligence basierte Vorhersage relevanter Pathogen-Cluster in der Neonatologie

Hier setzt das Projekt nAIonate an. Die Forscherinnen und Forscher wollen das derzeit auf Neugeborenen-Intensivstationen eingesetzte Konzept zur Vorbeugung von Krankenhausinfektionen mithilfe moderner Genomsequenziertechniken und künstlicher Intelligenz (KI) optimieren. Zu diesem Zweck werden auf vier Intensivstationen Daten von etwa 1.800 Neugeborenen erfasst. Diese Daten werden in einer zentralen Datenbank zusammengeführt und für die weitere Nutzung aufbereitet. Das Potenzial von KI soll genutzt werden, um das Auftreten von antibiotikaresistenten Krankheitserregern vorherzusagen. Mithilfe verschiedener Methoden wie beispielsweise Deep Learning und Machine Learning werden die aufbereiteten Daten weiterverarbeitet, um ein KI-basiertes Modell zur Früherkennung und Vorhersage von Erregerhäufungen im Krankenhaus zu entwickeln und zu testen.

Das Projekt wird für drei Jahre mit insgesamt ca. 1,4 Millionen Euro gefördert.

Das entwickelte Vorhersagemodell kann im Erfolgsfall dazu beitragen, Ausbrüche von Krankheitserregern zu verhindern, schwerwiegende Behandlungen bei Neugeborenen zu verringern und Kosten zu senken. Das Modell lässt sich auch auf andere Patientengruppen übertragen.