Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen gewinnt zunehmend an Bedeutung, und ein Bereich, in dem sie besonders nützlich sein kann, ist das Krankenhausmanagement. Insbesondere die Vorhersage von Krankenhauseinweisungen bei Patienten mit Herzinsuffizienz (HF) ist ein Bereich von großem Interesse, da sie dazu beitragen kann, die Belastung sowohl für Patienten als auch für das Gesundheitssystem zu verringern.
Eine aktuelle Studie untersuchte 23 Studien, die maschinelles Lernen und Deep-Learning-Methoden verwendeten, um Krankenhauseinweisungen bei Patienten mit Herzinsuffizienz vorherzusagen. Die Ergebnisse zeigten, dass KI-Algorithmen eine 30-tägige (Wieder-)Einweisung ins Krankenhaus erfolgreich vorhersagen können, wobei die Werte der Fläche unter der Kurve (AUC) zwischen 0,61 und 0,79 liegen. Es wurde auch gezeigt, dass die Algorithmen Krankenhauseinweisungen über längere Zeiträume, von 6 Monaten bis 3 Jahren, mit einer AUC im Bereich von 0,65 bis 0,78 vorhersagen können.
Diese Ergebnisse zeigen, dass KI eine Schlüsselrolle im Krankenhausmanagement spielen kann, indem sie Krankenhauseinweisungen genau vorhersagt und es Ärzten und Krankenhauspersonal ermöglicht, Ressourcen besser zu planen und rechtzeitig einzugreifen. Darüber hinaus kann die Implementierung von KI-Algorithmen für die Behandlung von Herzinsuffizienzpatienten dazu beitragen, die finanzielle Belastung des Gesundheitssystems zu verringern, indem die Zahl ungeplanter Krankenhauseinweisungen reduziert wird.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Einsatz von KI bei der Vorhersage von Krankenhauseinweisungen bei Patienten mit Herzinsuffizienz das Potenzial hat, das Krankenhausmanagement erheblich zu verbessern und die Belastung sowohl für Patienten als auch für das Gesundheitssystem zu verringern. Es ist notwendig, die aktuellen Modelle weiter zu erforschen und zu verbessern, um ihre klinische Anwendbarkeit in der Zukunft sicherzustellen.