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Jeden Tag müssen medizinische Teams hunderte Entscheidungen treffen – unter Zeitdruck, mit wachsender Datenmenge und steigendem Komplexitätsgrad. Clinical Decision Support Systems (CDSS) werden dafür entwickelt, Patientendaten laufend zu überwachen, Krankheiten frühzeitig zu erkennen und automatisiert Empfehlungen bereitzustellen.
Die gemeinnützige AMPEL-Plattform unterstützt Universitätskliniken bei der Herstellung und Erforschung solcher KI-Systeme. Seit 2018 wurde sie am Universitätsklinikum Leipzig (UKL) kontinuierlich weiterentwickelt und wissenschaftlich erforscht. Eine gemeinsame Infrastruktur, die zukünftig von mehreren Universitätskliniken gleichzeitig genutzt werden kann, wird 2026 Open Source veröffentlicht.
Ein besonderes Merkmal der AMPEL ist die Echtzeit-auswertung aller Patientendaten. Dadurch lassen sich unentdeckte medizinisch-kritische Zustände unmittelbar und stationsübergreifend erkennen. Ein Beispiel ist das Refeeding Syndrom: es kann entstehen, wenn stark unterernährte Menschen plötzlich wieder mehr Nahrung oder Infusionen bekommen. Der Körper reagiert mit Verschiebungen im Mineral- und Salzhaushalt, was zu Herzrhythmusstörungen, Atemproblemen und weiteren lebensbedrohlichen Komplikationen führen kann.
Die evidenzbasierten AMPEL-Algorithmen identifizieren solche Risiken anhand verfügbarer Patientendaten, wie Laborparametern, Pflegedaten und Vorerkrankungen. Weisen die Ergebnisse der Echtzeit-Analyse auf eine mögliche Komplikation, wie auf das Refeeding Syndrom hin, wird das medizinische Personal je nach Bedarf per E-Mail, Telefon oder am digitalen Arbeitsplatz alarmiert. Auf dieser Basis können dann die notwendigen Behandlungsschritte umgehend eingeleitet werden. Mehr als die Hälfte aller durch AMPEL erkannten Fälle am Universitätsklinikum wären ohne das System unentdeckt geblieben.
AMPEL im Überblick: Von der Datenauswertung bis zur klinischen Handlung.
CDSS, die auf der
AMPEL-Plattform aufbauen, ersetzen keine ärztliche Diagnose, sondern unterstützen das gesamte Klinikpersonal durch Hinweise auf potentiell übersehene Komplikationen. Dadurch wird spezialisiertes Fachwissen „für alle“ verfügbar gemacht – auch bei seltenen und komplexen Krankheitsbildern. Die endgültige Entscheidung über den weiteren Behandlungsprozess obliegt immer dem Behandlungsteam.
Von der Forschung in die Versorgung
Was
AMPEL von vielen wissenschaftlichen Projekten unterscheidet: Die Forschungsergebnisse kommen tatsächlich bei den Patient:innen an. Als erste deutsche Universitätsklinik betreibt das UKL ein klinikeigenes CDSS unter dem Namen
LAMPE. Die Medizinprodukt-Eigenherstellung, die auf der
AMPEL-Plattform basiert, ermöglicht es Algorithmen zur Verbesserung der Patientensicherheit nicht nur zu erforschen, sondern auch in der Routineversorgung anzuwenden. Nach erfolgreichen Studien werden die neuen evidenzbasierten Algorithmen mit minimalem Aufwand für alle Patienten freigeschaltet. Die gewonnene wissenschaftliche Evidenz fließt zudem zurück in die
AMPEL-Plattform und kann von dort die Patientensicherheit auch an anderen Standorten verbessern.
Open Source für eine evidenzproduzierende und gemeinnützige KI-Infrastruktur
Aktuell wird die AMPEL-Plattform als Open-Source-Projekt ausgebaut – mit höchsten Ansprüchen an Transparenz, Interoperabilität und Anpassbarkeit. Ziel ist der Aufbau einer evidenzproduzierenden KI-Infrastruktur, die an mehreren Universitätskliniken für Forschung und Versorgung genutzt wird. In einem ersten Schritt wird in Kooperation mit der Universität und dem Universitätsklinikum Dresden erprobt, wie sich die Plattform prototypisch auf weitere Klinikinfrastrukturen übertragen lässt. Das AMPEL-Team hat zudem das deutschlandweite Clinical Decision Support Network gegründet. Durch das wachsende Netzwerk sollen Erfahrungen gebündelt, externe Innovationen eingebunden und die Entwicklung evidenzbasierter klinischer Entscheidungsunterstützungssysteme nachhaltig beschleunigt werden.
> Allgemeines [Forschung]
> Aktuelles [News]
Teile der AMPEL-Plattform werden mit Steuermitteln auf Grundlage des von den Abgeordneten des Sächsischen Landtags beschlossenen Haushalts finanziert (eHealthSax 2018-2022 und 2025-2027) und wurden zudem im Rahmen des Krankenhauszukunftsgesetzes (NextGernerationEU) finanziert.
