Machine Learning-Supported Efficient VTE Risk Assessment using Routinely Collected Electronic Health Record Data

Krankenhäuser sind Orte, an denen die Abwehrkräfte des Körpers oft am niedrigsten sind. Wenn eine Person wegen einer Operation oder einer schweren Erkrankung aufgenommen wird, kann der natürliche Blutfluss durch die Venen langsamer werden, und die Stressreaktion des Körpers kann dazu führen, dass das Blut eher zur Gerinnung neigt. Diese Gerinnsel, bekannt als venöse Thromboembolie, können sich in den Beinen bilden und in die Lunge wandern, was eine Blockade verursacht, die eine der führenden Ursachen für vermeidbare Todesfälle in Krankenhäusern ist. Um dies zu verhindern, schreiben medizinische Leitlinien vor, dass Ärzte und Pflegekräfte jeden erwachsenen Patienten bei der Aufnahme überprüfen müssen. Sie müssen ein spezielles Formular ausfüllen, das eine Reihe von Fragen zur Krankengeschichte, zum aktuellen Zustand und zur Mobilität des Patienten stellt. Basierend auf den Antworten entscheidet das medizinische Team, ob der Patient spezielle Kompressionsstrümpfe, blutverdünnende Medikamente oder beides benötigt. Dieser Prozess soll als Sicherheitsnetz dienen, um Risiken abzufangen, bevor sie zu Notfällen werden.

Das Ausfüllen dieser Formulare ist jedoch eine manuelle Aufgabe, die darauf beruht, dass ein Mensch eine Krankenakte liest, sich an die Vorgeschichte eines Patienten erinnert und die Antworten in einen Computer eintippt. Dies schafft eine Lücke zwischen dem, was das Computersystem des Krankenhauses bereits über einen Patienten weiß, und dem, was der Arzt auf dem Formular notiert. Der Computer verfügt möglicherweise über einen Datensatz über eine vergangene Operation oder eine Krebsdiagnose, aber wenn der Arzt diese Punkte nicht manuell auf der Checkliste auswählt, behandelt das System den Patienten als geringer gefährdet, als er tatsächlich ist. Diese Studie, die in fünf großen Krankenhäusern in London durchgeführt wurde, stellte eine einfache, aber entscheidende Frage: Könnten die eigenen Computerakten des Krankenhauses die Antworten auf diese Sicherheitsformulare automatisch ausfüllen, um Ärzten Zeit zu sparen und sicherzustellen, dass keine Risikofaktoren übersehen werden?

Die Forscher untersuchten eine gewaltige Menge an Daten und analysierten fast 580.000 Krankenhausaufenthalte über einen Zeitraum von zehn Jahren. Sie fanden heraus, dass Ärzte die Formulare zwar sehr gut ausfüllten – sie vervollständigten sie für fast 97 % der Patienten –, die Zeitplanung jedoch oft nicht stimmte. Im Jahr 2015 wurden weniger als die Hälfte dieser Formulare innerhalb der ersten 14 Stunden nach der Ankunft eines Patienten ausgefüllt – ein Zeitfenster, das laut Leitlinien entscheidend für die Vermeidung von Blutgerinnseln ist. Bis 2024 hatte sich diese Zahl signifikant verbessert auf über 90 %, doch die Verzögerung blieb ein Problem, insbesondere bei Patienten, die aus medizinischen Gründen und nicht wegen einer Operation aufgenommen wurden. Die Studie zeigte auch, dass selbst wenn die Formulare ausgefüllt wurden, die aufgeschriebenen Informationen nicht immer mit den Fakten übereinstimmten, die bereits in den elektronischen Patientenakten gespeichert waren.

Als das Team die Angaben der Ärzte auf den Formularen mit den vorhandenen Computerakten verglich, stellte es ein Muster versäumter Details fest. Bei häufig vorkommenden Faktoren, wie etwa einem Alter von über 60 Jahren, stimmten die Ärzte und die Computerakten meistens überein. Bei weniger häufigen, aber schwerwiegenden Risiken vergaßen die Ärzte jedoch oft, diese aufzuschreiben. Wenn beispielsweise ein Patient beispielsweise auf eine Intensivstation verlegt wurde, wusste der Computer dies, aber der Arzt notierte dies nur in etwa 14 % der Fälle auf dem Formular. Ähnlich verhielt es sich mit einer familiären Vorgeschichte von Blutgerinnseln: Diese war bei vielen Patienten im Computer registriert, doch die Ärzte hielten dies nur bei etwa 5 % derselben Patienten auf dem Formular fest. Dies bedeutete, dass die Sicherheitsformulare oft genau die Hinweise vermissen ließen, die die wichtigsten schützenden Behandlungen auslösen würden.

Um zu sehen, ob diese fehlenden Informationen von Bedeutung waren, überprüften die Forscher, ob die Risikowerte auf den Formularen tatsächlich vorhersagten, wer ein Blutgerinnsel bekommen würde. Sie fanden heraus, dass Patienten, die auf den Formularen als Hochrisikopatienten markiert waren, tatsächlich viel wahrscheinlicher ein Gerinnsel entwickelten als jene, die als Niedrigrisikopatienten markiert waren, was bewies, dass die Formulare nützlich waren. Sie fanden jedoch auch heraus, dass es nicht immer mit den Apothekenunterlagen übereinstimmte, wenn Ärzte notierten, dass sie ein blutverdünnendes Medikament verabreichten. Manchmal schrieb ein Arzt, er habe ein Medikament gegeben, aber der Apothekenbeleg zeigte nichts an, und umgekehrt. Diese Inkonsistenz erschwerte es, genau zu bestimmen, wie gut das aktuelle System die Patienten schützt.

Der Kern der Studie war ein Experiment, um zu testen, ob ein Computer die Aufgabe des Arztes beim Ausfüllen des Formulars übernehmen könnte. Die Forscher entwickelten ein Modell des maschinellen Lernens, eine Art Software, die aus vergangenen Daten lernt, um die elektronischen Gesundheitsakten zu analysieren und die Risikofaktoren automatisch auszuwählen. Sie testeten dieses System an einer Gruppe von Patienten und verglichen dessen Leistung mit den tatsächlich von Ärzten ausgefüllten Formularen. Das Computermodell, das nur die innerhalb der ersten 14 Stunden nach der Aufnahme verfügbaren Informationen nutzte, war in der Vorhersage, wer ein Blutgerinnsel entwickeln würde, ebenso leistungsfähig wie die Ärzte. Tatsächlich konnte der Computer dieselben Hochrisikopatienten identifizieren, die auch die Ärzte fanden, aber er tat dies unter Verwendung von Daten, die bereits im System vorhanden waren – Daten, die die Ärzte beim Ausfüllen des Papierformulars oft übersehen hatten.

Die Studie legt nahe, dass die eigenen Daten des Krankenhauses reichhaltig genug sind, um diese Sicherheitskontrollen zu unterstützen, ohne dass Ärzte alles von Grund auf neu eingeben müssen. Die Computermodelle zeigten, dass sie dieselben Risikomuster wie die menschlichen Kliniker finden konnten und in einigen Fällen sogar Risikofaktoren entdeckten, die die Menschen übersehen hatten. Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass der beste Weg nach vorne nicht darin besteht, den Arzt zu ersetzen, sondern den Computer das Formular mit den Informationen vorbefüllen zu lassen, die er bereits kennt. Der Arzt müsste dann lediglich die vorgefertigten Antworten überprüfen, bestätigen und gegebenenfalls neue Details hinzufügen. Dieser Ansatz würde die Zeit der Ärzte für den Papierkram reduzieren, sicherstellen, dass kritische Risikofaktoren nicht vergessen werden, und Krankenhäusern helfen, die strikte 14-Stunden-Frist für Sicherheitsbewertungen einzuhalten. Durch die Nutzung der bereits vorhandenen Daten könnten Krankenhäuser ihre Sicherheitsnetze stärken und zuverlässiger machen, um sicherzustellen, dass der richtige Schutz den richtigen Patienten zur richtigen Zeit erreicht.