Mit den Studienergebnissen ist die Tätigkeit des KI-Netzwerkes transparenter geworden, ein wichtiger Schritt hin zu einer möglichen klinischen Anwendung. Insel Gruppe
Zuverlässige Prognosen bei Koma-Patientinnen und -Patienten auf der Intensivstation sind essenziell. Künstliche Intelligenz (KI) kann die Prognosestellung unterstützen, wenn deren Transparenz verbessert wird. Erstmals ist es nun einem Forschungsteam gelungen, den Deep-Learning-Prozess zu entschlüsseln, der Prognose-Entscheiden aufgrund von EEG-Analysen zugrundeliegt. Die Mehrheit der Sterbefälle von Koma-Patientinnen und -Patienten nach Herzstillstand in Intensivstationen erfolgen nach Abbruch der Lebenserhaltungsmassnahmen. Als Prognoseinstrument dienen unter anderem die EEG. Mehrere Arbeiten weisen darauf hin, dass mit KI zuverlässige Prognosen zur Unterstützung der entscheidenden Ärztinnen und Ärzte gestellt werden können. Eine verbreitete Zurückhaltung gegenüber KI-Prognosen ist unter anderem darauf zurückzuführen, dass bis anhin die Deep-Learning-Netzwerke keinen Hinweis darauf gaben, welche Informationen ihren Entscheiden zugrunde lagen und somit nicht klar war, welche Sachverhalte zu einer bestimmten Prognose führten.
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