Pflegedaten zur Sturzprophylaxe nutzen
Das Team des Projekts PFLIP standardisierte und harmonisierte Pflegedaten, um sie als Grundlage für datengetriebene Innovationen zu nutzen. Als Anwendungsbeispiel entwickelten die Forschenden eine Technologie, die Sturzrisiken mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) ermitteln kann.
Medizinische Daten beziehen sich zumeist auf diagnostische und therapeutische Informationen. Pflegerische Daten umfassen jedoch eine breitere Palette an Informationen über den Alltag und die Bedürfnisse der Pflegebedürftigen. Zwar werden in der ambulanten und stationären Pflege täglich große Mengen an Daten generiert. Es mangelt jedoch in vielen Pflegebereichen an deren Strukturierung und Standardisierung. Das erschwert eine datenbasierte Verbesserung der pflegerischen Versorgung und Forschung.
Die Forschenden des Projekts PFLIP haben eine Methode entwickelt, Pflegedaten zu standardisieren: Dazu haben sie einen Pflege-Kerndatensatz erstellt, der einen international etablierten Datenformatstandard verwendet und auf den Arbeiten der Medizininformatik-Initiative (MII) aufbaut. Auf dieser Basis implementierten sie eine KI-Anwendung, die die Sturzgefährdung von Pflegebedürftigen kalkuliert und auf einem Dashboard anzeigt. Diese Technologie unterstützt Pflegekräfte bei der Planung von Sturzprophylaxen und verbessert die Versorgungskontinuität.
Pflege-Kerndatensatz und KI-Anwendung lassen sich auf verschiedene Anwendungsfälle ausweiten: Da der Pflege-Kerndatensatz auf der MII basiert, könnte er an die übergeordnete Infrastruktur der MII angebunden und so für die Forschung zugänglich gemacht werden. Das würde die Entwicklung neuer Erkenntnisse und Lösungen im Pflegebereich weiter vorantreiben. In die KI-Anwendung könnten neben der Sturzgefährdung auch andere Standards wie beispielsweise die Prävention von Dekubitus integriert werden.