Aufrufe
vor 1 Jahr

IT for Health 02/2020

  • Text
  • Informationen
  • Zeit
  • Gesundheitswesen
  • Schweizer
  • Digitale
  • Digitalisierung
  • Entwicklung
  • Spital
  • Schweiz
  • Patienten

Schutz vor Ansteckung:

Schutz vor Ansteckung: Wie die Aerosol- Simulation Krankenhäuser unterstützt FOCUS Der Schutz von Patienten und Mitarbeitern in Krankenhäusern spielt in der Bewältigung der Covid-19 Pandemie eine bedeutende Rolle. Besonders wichtig ist es, zu verstehen, wie sich die Viren ausbreiten. Die Simulation von Aerosolen macht Ausbreitungswege und -mechanismen transparent, schafft dadurch Klarheit und hilft, die richtigen Massnahmen zu ergreifen. Bild: starline / Freepik Die Verbreitung von Krankheiten über die Atemluft ist keine neue Entdeckung. Seit vielen Jahrzehnten ist bekannt, dass selbst feinste Partikel als Überträger von Viren ausreichen können. Dieses Wissen erlangt nun durch das weltweite Geschehen im Zuge der Coronapandemie eine neue und viel grössere Bedeutung. Besonders in hochsensiblen Bereichen wie Spitälern müssen Übertragungen erfolgreich ausgeschlossen werden, um Risikopatienten zu schützen und Pflegepersonal nicht zu gefährden. Neuste Untersuchungen zeigen, dass speziell die Übertragung über Aerosole (kleinste Luftpartikel) ein Risiko darstellen. Oftmals ist nicht ganz klar, wie sich diese ausbreiten und welche Massnahmen wirkungsvoll die Ausbreitung der Partikel beziehungsweise Aerosole reduzieren und kontrollieren. Die von staatlicher Seite geforderten Hygieneregeln, wie das Tragen eines Mund-Nasen-Schutzes und Abstandsgebote, liefern einen groben Die Simulation von Luftbewegungen und Aerosolen soll Gefahrenherde identifizieren, Übertragungsmechanismen visualisieren und dadurch verständlich machen. Leitfaden, um Ansteckungen zu minimieren. Immer mehr Einrichtungen gehen heute aber einen Schritt weiter: Die Simulation von Luftbewegungen und Aerosolen soll Gefahrenherde identifizieren, Übertragungsmechanismen visualisieren und dadurch verständlich machen. Daraus lassen sich Wege für wirkungsvolle Schutzmassnahmen ableiten. Die Strömungssimulation ist in anderen Bereichen ein gängiges Mittel. In der Automobilentwicklung etwa ist sie seit Langem Bestandteil des Designprozesses. Diese Abläufe und das entsprechende Wissen lassen sich nun auch auf die Räumlichkeiten in Krankenhäusern anwenden. Zuerst wird das Gebäude inklusive aller relevanter Details als digitaler Zwilling abgebildet, dabei Der Autor Christian Barthel, Experte für Simulationslösungen bei Dassault Systèmes wird etwa berücksichtigt: Wo sind Ein- und Auslässe der Lüftungsanlage, wo Wärmequellen? Diese Parameter haben entscheidenden Einfluss auf die spätere Simulation. In einem zweiten Schritt wird Husten, Niesen oder Ausatmen digital mit virtuellen Personen modelliert. Diese Simulation geschieht unter Berücksichtigung von Aussenfaktoren wie Temperatur, Sonneneinstrahlung oder Luftdruck. Dabei werden zahlreiche Datenpunkte simuliert und ausgewertet. Durch Algorithmen werden diese anschliessend miteinander verknüpft, um einen ganzheitlichen Blick auf die Luftströmung zu erhalten. Mit dem Einsatz der hocheffizienten Lattice-Boltzmann-Rechenmethode ist eine Betrachtung auch über einen längeren Zeitraum und mit besonders hoher Detailtiefe möglich. Auf Basis dieser Simulation wird Verantwortlichen schnell bewusst, wo Gegenmassnahmen notwendig sind und wie diese aussehen müssen. Diese Technologie machte sich unter anderem das Krankenhaus Hôpital Saint-François im französischen Marange-Silvange in der Nähe von Metz zunutze. Bei der Errichtung eines speziellen Isolationsbereichs für Covid-19-Patienten wurde festgestellt, dass trotz räumlicher Trennung eine Verbreitung von Aerosolen nicht ausgeschlossen werden konnte. Die Simulation des betroffenen Traktes zeigte jedoch auch, dass bereits kostengünstige und schnell umsetzbare Massnahmen entscheidend dazu beitragen können, das Infektionsrisiko zu minimieren. So wurden etwa Lüftungsregeln abgeleitet und das Krankenhauspersonal auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse dafür sensibilisiert, auch beim Wechsel zwischen Patientenzimmern ihre FFP2-Masken weiter zu tragen. Dies alles geschah innerhalb weniger Tage und konnte somit direkt dazu beitragen, Menschen effektiv zu schützen. Im Hinblick auf die bevorstehende kältere Jahreszeit, wird die Simulation von Luftströmungen in Gebäuden weiter an Bedeutung gewinnen. Unternehmen, öffentliche Einrichtungen oder auch Restaurants können davon schon heute profitieren Den Beitrag und dabei unterstützen, Infektionsketten nachhaltig zu un- online finden Sie auch www.netzwoche.ch terbrechen. 48

Wie Machine Learning Infektionen im Spital verhindern kann Healthcare-assoziierte Infektionen stellen Spitäler vor grosse Herausforderungen: Jedes Jahr stecken sich in der Schweiz 70 000 Menschen während eines Spitalaufenthalts an. Ein Projekt der ZHAW und des USZ zeigt auf, wie man mit maschinellem Lernen Keimübertragungsketten stoppen kann. FOCUS Bild: starline / Freepik Infektiologen im Spital versuchen, die Übertragung von multiresistenten Erregern sowie von bakteriellen Wund- und Harnwegsinfektionen so gut wie möglich zu verhindern. Gerade auch die Coronapandemie zeigt, dass das Aufspüren und die Nachverfolgung von Übertragungsketten elementar für die Eindämmung von Infektionen ist. Ansteckungen im Spital müssen möglichst schnell und detailliert analysiert werden, um eine weitere Ausbreitung zu vermeiden. Oftmals nimmt allerdings die Untersuchung viel Zeit und personelle Ressourcen in Anspruch. Um die Ärzte zu unterstützen und Infektionen frühzeitig zu stoppen, hat die Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW) in Zusammenarbeit mit dem Universitätsspital Zürich (USZ) und einem Start-up-Unternehmen eine prototypische Softwarelösung entwickelt, die Keimübertragungsketten automatisch erkennen kann. Laufende Auswertung von spitalinternen Daten Das auf einem Machine-Learning-Ansatz basierende System analysiert laufend diverse routinemässig am Universitätsspital Zürich erhobene Daten, wie etwa Patientenakten, Behandlungstermine, Schichtpläne des Pflege- und Reinigungspersonals sowie Laborauswertungen. Tritt eine Infektion auf, wird diese automatisch beobachtet und mit Infektionsfällen von anderen Patienten verglichen. Bei Übereinstimmungen eines Erregers werden mögliche Übertragungspunkte erkannt und die Fachpersonen sofort über wahrscheinliche Ansteckungen alarmiert. Die Rekonstruktion des Übertragungswegs erfolgt zeitnah und kann auch unbemerkte Infektionswege, wie etwa eine kontaminierte Dialysestation, aufdecken. Dies ermöglicht gezielte Präventionsmassnahmen und kann eine weitere Ausbreitung verhindern. Jedes Jahr stecken sich in der Schweiz 70 000 Menschen während eines Spitalaufenthalts an. Die Autoren Dr. Stefan Glüge, Forschungsgruppe Bio-Inspired Modeling & Learning Systems, Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW) Prof. Dr. Thomas Ott, Leitung Bio- Inspired Modeling & Learning Systems, Mitglied ZHAW Digital Health Lab, Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW) Fachwissen bleibt gefragt Die entwickelte Software funktioniert im Zusammenspiel mit dem Fachwissen der Ärzte: Über die Gefährlichkeit des Keims sowie die zu treffenden Massnahmen zur Unterbrechung der Übertragungskette entscheiden die Mediziner. Nicht alle Bakterien sind gleich gefährlich. Besonders gefürchtet und deshalb prioritär behandelt werden multiresistente Erreger, wie etwa der Methicillin-resistente Staphylococcus aureus (MRSA). Als ergänzendes Tool soll die Software den Fachleuten eine effizientere Beurteilung ermöglichen und damit zur Bekämpfung der Infektion beitragen. Digitalisierung als Chance Von der schnellen Erkennung und dem automatischen Keimtracking versprechen sich die ZHAW und das USZ viel Potenzial. Die Software ist zwar noch nicht regulär im Einsatz, zeigt aber die Möglichkeiten für Verbesserungen im medizinischen Alltag auf. Die Flut an Daten, die bereits zum jetzigen Zeitpunkt in den Spitälern gesammelt wird, könnte künftig für eine verbesserte Patientensicherheit genutzt werden. Das gemeinsame, interdisziplinäre Projekt zeigt, wie die Digitalisierung im Gesundheitswesen mit Fachwissen aus den Bereichen Medizin und Technologie unsere Versorgung nachhaltig verbessern kann. Gleichzeitig zeigt es einmal mehr auf, dass gerade auch für den Abbau nichttechnologischer Hürden die disziplinenübergreifende Zusammenarbeit ein Schlüsselfaktor für die Digitalisierung finden Sie auch Den Beitrag im Gesundheitsbereich spielen online www.netzwoche.ch kann. 49

Archiv

Specials