Wundarten mit KI sicher bestimmen
Das im Projekt KIADEKU forschende Team hat ein auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierendes System entwickelt, das Pflegefachpersonen beim Wundmanagement unterstützt. Es hilft bei der korrekten Wundbeurteilung und evidenzbasierten Pflegeplanung und vereinfacht die Wunddokumentation.
Die korrekte Beurteilung von Wunden entscheidet über den Erfolg der Behandlungsmaßnahmen und die Heilungsgeschwindigkeit. Selbst für erfahrende Pflegefachpersonen ist beispielsweise die Differenzierung zwischen einem Druckgeschwür (Dekubitus) und einer feuchtigkeitsbedingten Wunde, einer sogenannten inkontinenz-assoziierten Dermatitis (IAD), oftmals eine Herausforderung.
Das entwickelte System erkennt anhand von Fotos automatisch, ob es sich bei einer Wunde um ein Dekubitus oder eine IAD handelt. Dabei gibt es an, wie sicher diese Einschätzung ist und hilft so Pflegefachpersonen, das Ergebnis fundiert in den klinischen Entscheidungsprozess zu integrieren. Zudem erkennt die Technologie weitere Wundmerkmale und reduziert dadurch nicht nur den Zeitaufwand für die Dokumentation, sondern steigert zudem die Versorgungsqualität. Eine integrierte Matrix ordnet den Wundstadien individuelle Pflegemaßnahmen zu, verbessert so die Genauigkeit der Behandlung und entlastet das Personal.
Ein interprofessionelles Konsortium aus Expertinnen und Experten der Wundversorgung, Pflegewissenschaft, Softwareentwicklung und Medizininformatik stellte die Qualität der Entwicklung sicher. Zur Definition von Standards zur Versorgung und Dokumentation von Wunden analysierten sie, wie verschiedene Einrichtungen Wunden versorgen und dokumentieren, und ergänzten diese Daten durch eine entsprechende Literaturrecherche. Auf dieser Basis machten Wundexpertinnen und -experten relevante Merkmale auf über 1.500 Wundfotos kenntlich. Dieser Vorgang nennt sich Annotation und ist für das Training der KI entscheidend. Anschließend integrierten sie das KI-System in einen Demonstrator, den Pflegefachpersonen in der Versorgung testeten und gemeinsam mit Wundexpertinnen und -experten in mehreren Runden evaluierten. So gewährleisteten die Forschenden den Praxisbezug der Entwicklung.
Neben der Klassifizierung der bisher analysierten Wundarten kann das Modell auf weitere Wundtypen ausgeweitet werden.