In dem Artikel “The Third International Consensus Definitions for sepsis and septic shock (sepsis-3)” von Singer et al. aus dem Jahr 2016 werden neue Definitionen für Sepsis und septischen Schock vorgeschlagen. Zusätzlich dazu gibt es Studien, die die Inzidenz und Mortalität von Sepsis auf globaler, regionaler und nationaler Ebene analysieren. Die “Surviving Sepsis Campaign: International Guidelines for Management of Sepsis and Septic Shock” bieten Richtlinien für die Behandlung von Sepsis und septischem Schock. Studien zeigen, dass die rechtzeitige Verabreichung von Antibiotika die Überlebenschancen bei schwerer Sepsis und septischem Schock verbessert.
Weitere Forschungen beschäftigen sich mit der Früherkennung von Sepsis mithilfe von klinischen Daten und der Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) zur Vorhersage von Sepsis. Es gibt Algorithmen und Modelle, die darauf abzielen, kritische Erkrankungen frühzeitig zu erkennen, um die Behandlung von Patienten zu verbessern. Die Implementierung von KI-Systemen in klinische Arbeitsabläufe hat das Potenzial, die Patientenversorgung zu optimieren und die Ergebnisse zu verbessern.
Zusätzliche Studien untersuchen die Auswirkungen von KI-gestützten Frühwarnsystemen auf die Mortalität, die Verweildauer im Krankenhaus und die Wiederaufnahmerate von Patienten mit Sepsis. Die Validierung von sepsisbezogenen Vorhersagemodellen sowie die kontinuierliche Anpassung dieser Modelle an neue Daten sind Schlüsselaspekte für die Weiterentwicklung der KI in der Medizin. Darüber hinaus werden Anwendungen von KI-Technologien zur Diagnose und Vorhersage von sepsisbezogenen Ereignissen in verschiedenen klinischen Umgebungen diskutiert.
Die Forschung im Bereich der KI-basierten Früherkennung und Behandlung von Sepsis zeigt vielversprechende Ergebnisse, die das Potenzial haben, die Patientenversorgung zu revolutionieren und die Behandlungsergebnisse bei dieser lebensbedrohlichen Erkrankung zu verbessern. Die kontinuierliche Weiterentwicklung und Validierung von KI-Modellen sowie deren Integration in klinische Praktiken sind entscheidend, um den Nutzen dieser Technologien im Gesundheitswesen zu maximieren.