Mobilfunk und KI ermitteln Patientenprognosen
Mit KI und mobilen Bewegungsdaten lassen sich Prognosen für die kommende Belegung von Krankenhäusern mit Covid-19-Patienten erstellen. Das zeigt jetzt ein Modellversuch in Schweden.
Wie viele Betten müssen in den nächsten zwei bis drei Wochen für Covid-19-Patienten freigehalten werden? Ein Werkzeug dafür haben schwedische Telekommunikationsexperten mit Krankenhausplanern entwickelt.
Foto: PantherMedia / jovanjaric
Ein Gutes mag die Corona-Krise haben: Sie beflügelt mancherorts technische Entwicklungen. So auch in schwedischen Krankenhäusern. Hier haben der Netzausrüster Ericsson, der Telekommunikationskonzern Telia und das Universitätskrankenhaus Sahlgrenska in einem Modellversuch ein Prognosetool für die kurzfrisitge Aufnahme von Covid-19-Patientinnen und -Patienten entwickelt. Es nutzt künstliche Intelligenz (KI) und Mobilfunk, um die kommende Belegung zu erstellen.
Die Prognose der täglichen, kurzfristigen Covid-19-Aufnahmen ist ein wesentlicher Bestandteil der Krankenhausplanung während der Pandemie. Planungsexpertinnen und -Experten des Krankenhauses bewerteten die Vorhersagegenauigkeit und bestätigten, dass sie einen signifikanten Mehrwert bietet. Thomas Brezicka, Chief Medical Officer beim Sahlgrenska University Hospital, bestätigt: „Dieses Tool ist für unsere Planung einer effektiven Ressourcenzuweisung entscheidend. So können wir sicherzustellen, dass alle Patienten die Behandlung erhalten, die sie benötigen.“
Mit anonymisierten Bewegungsdaten zur Prognose
Das datengesteuerte Erkenntnismodell nutzt die KI-Modellierungstechnologien von Ericsson zusammen mit Krankenhaus-Einweisungsdaten und anonymisierten, aggregierten mobilen Bewegungsdaten von Telia. Dies ist eine wichtige Informationsquelle für die Prognosemodelle der beiden Krankenhäuser Sahlgrenska University Hospital und Södra Älvsborgs Hospital im schwedischen Västra Götaland.
Um die Erkenntnismodelle zu erstellen, entwickelten und optimierten KI-Expertinnen und -Experten des schwedischen Netzausrüsters zunächst Vorhersagemodelle in einer Trainingsphase, um zu ermitteln, wie jedes Vorhersagemodell in verschiedenen Prognosefenstern abschneidet. Nachdem sie gemeinsam mit dem Universitätskrankenhaus ermittelt hatten, welche Vorhersagemodelle und Einstellungen am leistungsfähigsten sind, trainierten die Ericsson-Expertinnen und -Experten die Modelle anhand aller Daten neu. Sie erstellten eine zuverlässige 14- bis 21-tägige Prognose für Covid-19-Patienten und -Patientinnen, die jede Woche aktualisiert werden kann. Die Prognosemodelle sind so eingestellt, dass sie externe Faktoren wie Impfdaten berücksichtigen.
Impfdaten und positive PCR-Tests einkalkuliert
Die während der gesamten Studie erstellten Prognoseindikatoren wurden berücksichtigt, kombiniert und mit zahlreichen anderen Informationsquellen abgewogen, um die Grundlage für die Covid-19-Prognosen für Krankenhäuser zu bilden. Weitere relevante Indikatoren sind der Anteil der positiven PCR-Tests, die Veränderung des Pendelverhaltens – unter Verwendung von Daten der Verkehrsbehörde Västtrafik – und die Veränderung der Gesamtmobilität in stark frequentierten Bereichen wie Geschäften und Büros.
Die Zusammenarbeit zwischen den Partnern begann im September 2020. Die Initiative wurde dann im Frühjahr 2021 auf die Region Västra Götaland und das Krankenhaus Södra Älvsborgs Hospital ausgeweitet.
Nachhaltige Auswirkungen von KI
Peter Laurin, Head of Managed Services bei Ericsson, weiß: „Im vergangenen Jahr wurden unsere Krankenhäuser und Gesundheitsressourcen bis an ihre Grenzen belastet. Daher war es wichtig, dass wir uns zusammenschließen, um auf jede erdenkliche Weise zu helfen.“ Die Studie hätte gezeigt, welche nachhaltigen Auswirkungen bahnbrechende Technologien wie KI auf unsere Gesellschaft haben könnten. „Das ist Technologie in ihrer besten Form“, schwärmt Kristofer Ågren, Head of Data Insights bei Telia.
