Unsere Ergebnisse zeigen, dass KI-generierte Analysen in Bezug auf sprachliche Qualität, logische Ableitbarkeit und Fachkompetenz mit den Expertenanalysen vergleichbar sind. Die KI konnte zudem Meldungen eigenständig in thematisch relevante Kategorien einordnen, was eine systematische Analyse und Strukturierung der Vorfälle ermöglicht. Dieses automatisierte Feedback könnte die Akzeptanz und Nutzung von CIRS erheblich fördern, indem es Gesundheitsfachkräften zeitnah wertvolle Informationen liefert.

Diese Studie verdeutlicht das transformative Potenzial von KI-gestützten Ansätzen im Bereich der Patientensicherheit. Sie bietet einen Ansatz für die Weiterentwicklung von CIRS und eröffnet neue Perspektiven für den Einsatz von KI in der Gesundheitsversorgung. 

Carlos Hölzing, Sebastian Rumpf, Stephan Huber, Nathalie Papenfuß, Patrick Meybohm, Oliver Happel. The Potential of Using Generative AI/NLP to Identify and Analyse Critical Incidents in a Critical Incident Reporting System (CIRS): A Feasibility Case-Control Study. Healthcare (Basel). 2024 Oct 2;12(19):1964. doi: 10.3390/healthcare12191964. PMID: 39408144; PMCID: PMC11475821.

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Um entsprechende Einsatzkonzepte zu erstellen, weiterzuentwickeln und an neue Gegebenheiten anzupassen ist die Auswertung realer Einsätze und die Umsetzung der Erkenntnisse essentiell. Für die Analyse des Terroranschlages in Würzburg 2016 wurde von Forschenden der Klinik und Poliklinik für Anästhesiologie, Intensivmedizin, Notfallmedizin und Schmerztherapie eine strukturierte Matrix entwickelt, die eine standardisierte Beschreibung der Einsätze und eine daraus abgeleitete, wissenschaftlich fundierte Formulierung der ‚lessons identified‘ ermöglicht. Mit dem Messerattentat von 2021 bestand nun die Möglichkeit, diesen aktuellen Einsatz nach der gleichen Methode auszuwerten und die beiden Einsätze direkt zu vergleichen. Die Auswertung erfolgte in einer interprofessionellen Arbeitsgruppe.

Von den 10 wichtigsten Erkenntnissen aus 2016 wurden sieben in die aktuellen Einsatzkonzepte integriert und im Einsatz erfolgreich umgesetzt. Drei der Erkenntnisse aus 2016 wurden nicht umgesetzt und lieferten wichtige Ansatzpunkte für weitere Verbesserungen.

Fazit: Die am UKW entwickelte Auswertemethode ist gut auf Einsätze bei Terroranschlägen oder Amoklagen anwendbar. Es konnte gezeigt werden, dass auf Basis dieser Arbeit substantielle Verbesserungen der Einsatzkonzepte erreicht werden können.

Thomas Wurmb, Sebastian Kurz, Gerhard Schwarzmann, Herbert Trautner, Uwe Kinstle, Ulrich Wagenhäuser, Florian Koch, Markus Münch, Patrick Meybohm, Maximilian Kippnich. Application of quality indicators and critical lessons learned assessment as a research approach for the evaluation of rescue missions during terrorist attacks. Sci Rep. 2024 Oct 23;14(1):25087. doi: 10.1038/s41598-024-76267-3. PMID: 39443574; PMCID: PMC11499877.

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Die sogenannte maschinelle Autotransfusion (MAT), als integraler Bestandteil des Patient Blood Managements, ermöglicht es, das Wundblut der Patientin zu sammeln, aufzubereiten und an die Patientin zurückzugeben. Der MAT-Einsatz kann den Transfusionsbedarf wertvoller, allogener Erythrozytenkonzentrate während Kaiserschnitten reduzieren und zur Sicherheit und Genesung Gebärender beitragen. Trotz steigender Evidenz, die die Sicherheit und Effizienz der MAT belegt, wird die MAT bislang leidglich bei 0,07 % aller Geburten mit peripartalen Hämorrhagien in Deutschland angewandt. Der nachfolgende Artikel beleuchtet die aktuelle Evidenzlage sowie organisatorische und praktische Schritte, um die MAT in der geburtshilflichen Praxis sicher und erfolgreich zu implementieren.

Mischa J. Kotlyar, Vanessa Neef, Florian Rumpf, Patrick Meybohm, Kai Zacharowski, Peter Kranke. Maschinelle Autotransfusion in der Geburtshilfe – Hintergrund und praktische Umsetzung. Anaesthesiologie 73, 843–851 (2024).

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