Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) besitzen das Potenzial, Arbeitsabläufe auf der Intensivstation (ITS) zu revolutionieren.
Laut Dr. Nils Schweingruber vom Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf in Hamburg müssen verschiedene Herausforderungen bewältigt werden, bevor ML-Modelle auf der ITS eingesetzt werden können: Algorithmen müssen in der Lage sein, komplexe und heterogene Daten in Echtzeit zu integrieren, und der Output muss einfach interpretierbar sein.