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In der Intensivstation variieren die Ursachen kritischer Erkrankungen stark je nach Diagnose. Bisher wurden Vorhersagemodelle, die diese diagnostische Heterogenität berücksichtigen, jedoch nicht systematisch untersucht. Ein neues Forschungsprojekt nutzt Transfer‑Learning-Ansätze, um die Sterblichkeitsvorhersage für einzelne Diagnosen zu optimieren.

In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv wird OmniTFT vorgestellt, ein neues Deep‑Learning‑Framework, das die Vorhersage von Vitalzeichen und Laborwerten in Intensivstationen revolutioniert. Durch die Kombination mehrerer hochfrequenter Messungen und seltener Labortests liefert das Modell präzise Zeitreihenprognosen, die für frühzeitige Interventionen und personalisierte Medizin entscheidend sind.

Ein neues, leichtgewichtiges Ensemble aus physiologischen Zeitreihen und klinischen Notizen aus den ersten 48 Stunden eines Intensivaufenthalts liefert frühzeitig zuverlässige Risikobewertungen für Patienten, die im Krankenhaus sterben könnten. Durch die Kombination eines bidirektionalen LSTM für Vitalparameter und eines feinabgestimmten ClinicalModernBERT‑Transformers für unstrukturierte Texte entsteht ein Modell, das nicht nur hohe Genauigkeit erreicht, sondern auch nachvollziehbar bleibt.

In einer bahnbrechenden Studie wurde das Augmented Unplanned Removal Alert (AURA) vorgestellt – ein visionbasiertes Risikoerkennungssystem, das ausschließlich auf synthetischen Intensivstationsvideos trainiert wurde. Durch den Einsatz von Text‑zu‑Video‑Diffusion konnten realistische Szenarien mit unterschiedlichen Patientenbewegungen und Pflegekontexten erzeugt werden, ohne dabei sensible Patientendaten preiszugeben.