Prognose des Extubationserfolgs bei Frühgeborenen mit Hilfe von Lernalgorithmen

Ein erfolgloser Extubationsversuch nach invasiver Beatmung bedeutet einen Rückschlag im Behandlungsregime extremer Frühgeborener und geht mit zusätzlichen Risiken v. a. für die pulmonale und neurologische Entwicklung einher. Die sichere Bewertung der Extubationsbereitschaft ist daher essenziell. Die bisherigen Instrumente dafür sind von begrenztem Nutzen, die Entscheidung zur Extubation beruht meist auf der Erfahrung des zuständigen Neonatologen.

Fazit

Brasher et al. suchten nach einem einfachen Verfahren, ein Extubationsversagen objektiv vorherzusagen und die ärztliche Einschätzung zu fundieren. Sie konnten mit ihrer retrospektiven Studie zeigen, dass es mit Hilfe von maschinellem Lernen möglich war, Datenströme von Pulsoxymetern und Beatmungsgeräten für die Abschätzung des Extubationserfolgs heranzuziehen. Das Ergebnis ist dem Autorenteam zufolge von klinischer Relevanz und sollte mit prospektiven Studien validiert werden.

Publikationsverlauf

Artikel online veröffentlicht:
03. Dezember 2024