ICU: KI-Modell differenziert Subphänotypen des akuten Atemnotsyndroms (ARDS)

Das akute Atemnotsyndrom (ARDS) ist eine häufige Diagnose auf Intensivstationen. Auf Basis latenter Klassenanalysen einzelner Kohorten konnte man 2 Subphänotypen identifizieren, die sich in klinischen Merkmalen unterscheiden und auch unterschiedlich auf Behandlungsmethoden ansprechen. Maddali und Team wollten die Differenzierung der Subtypen am Krankenbett erleichtern und haben nun KI-Modelle auf Basis klinischer Variablen getestet.

Fazit

In dieser retrospektiven Kohortenstudie unter Verwendung von Modellen des maschinellen Lernens zur Klassifikation von Subtypen des ARDS zeigten 2 Modelle auf Basis überwiegend klinischer Parameter eine gute Genauigkeit. Nach Meinung der Autorinnen und Autoren könnten solche Modelle in der klinischen Praxis wertvolle prognostische Informationen in einzelnen Fällen liefern und die Gestaltung und Ausrichtung der personalisierten Behandlung einschließlich der Beatmungsstrategie verbessern.

Publication History

Article published online:
30 May 2022