title: Entscheidungsunterstützung in der pädiatrischen Medikationstherapie
Creators: name: Rödle, Wolfgang
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2025

description: Innerhalb der pädiatrischen Medikationstherapie führt die fehlende Studienlage zu unerwünschten Arzneimittelwirkungen wie kumulierenden Nebenwirkungen, toxischen Wirkungen und Wechselwirkungen sowie zu Wissenslücken hinsichtlich Kontraindikationen. Für den Zulassungsprozess müssen die Medikamente geprüft werden, jedoch stehen rechtliche und ethische Fragen den evidenzbasierten Studien gegenüber. Die Verwendung der Medikamente ohne genaue Studienlage wird als Off-Label bezeichnet und ist gerade in der Pädiatrie verbreitet. Daher werden verschiedene IT-basierte Ansätze untersucht, um die Pädiater bei ihren Entscheidungen bzgl. Dosierungen und Wirkstoffen zu unterstützen. Ein Ansatz ist, eine evidenzbasierte Dosisdatenbank webbasiert zur Verfügung zu stellen, um wichtige Informationen wie Dosierungen oder Kontraindikationen schnell und einfach nachzulesen. Dazu wurde in einem Projekt der Kinder- und Jugendklinik Erlangen in Kooperation mit einem niederländischen Team eine Medikationsdatenbank entwickelt, evaluiert und schließlich in Zusammenarbeit online zugänglich zur Verfügung gestellt. Des Weiteren wurde aus den elektronisch gesammelten Behandlungsdaten aus der Klinik eine Beobachtungsdatenbank generiert, um darauf Forschung zu betreiben und neue Erkenntnisse zu den Wirkstoffen zu erhalten. Die Problematik der fehlenden Studien soll somit umgangen werden, indem man die Real-World Daten aus der elektronischen Krankenakte aufbereitet und kuratiert, d.h. Dokumentationslücken füllt sowie fehlerhafte Einträge identifiziert und diese korrigiert. Dabei wurden Herausforderungen im Transformations- und Kurationsprozess erkannt und Lösungen dafür geschaffen, um schlussendlich eine Datenbank zu erstellen, auf der bereits erste Studien erfolgreich durchgeführt werden konnten. Um einen dritten Ansatz zu untersuchen, mithilfe von künstlicher Intelligenz neue Erkenntnisse aus den großen Datenmengen zu generieren, wurde eine umfassende, systematische Literaturrecherche zur Nutzung Maschineller Lernverfahren innerhalb der (pädiatrischen) Medikationsverordnung durchgeführt. Diese ergab, dass es bisher kaum Forschung auf diesem Gebiet gibt und die vorhandenen Studien von ihrem Informationsgehalt sehr lückenhaft und größtenteils nicht reproduzierbar sind. Auch sind die bisherigen Dosierungsvorschläge durch diese Verfahren in der Routine noch nicht anwendbar, da sie oft zu ungenau sind und zu schädlichen Folgen für die Patienten führen könnten. Auch die Vergleichbarkeit der verschiedensten Algorithmen und Anwendungsgebiete ist mangelhaft, weshalb von anderen Wissenschaftlern an KI-Checklisten gearbeitet wird, um sogenannte KI-Standards in der Medizin einzuführen. 6 Auf Grundlage der entwickelten Beobachtungsdatenbank wurden im Rahmen dieser Arbeit selbst verschiedene Neuronale Netze entwickelt, um Dosierungs- und Therapievorschläge für die Pädiatrie zu erzeugen. Jedoch stellte sich heraus, dass nicht nur ein einfacher Output wie die Dosis genügt, sondern stets ein komplexer Therapieverlauf von dem jeweiligen Neuronalen Netz ausgegeben werden müsste. Viele Parameter wie Alter, Gewicht, Wirkstoff, Indikation, Applikationsweg und weitere mehr müsste der Algorithmus gut aufbereitet erhalten, um für einen Arzt sinnvolle Vorschläge zu erzeugen. Als Fazit aus den in diesem Promotionsprojekt erhaltenen Erkenntnissen kann man sagen, dass Künstliche Intelligenz, Maschinelle Lernverfahren oder Large Language Models (LLM) ein großes Potential zur Entscheidungsunterstützung in der (pädiatrischen) Medikationsverordnung zeigen, jedoch ein sehr großer Aufwand hinter deren Einsatz steckt. Dafür werden viele Daten mit hoher Qualität benötigt, was einen großen Aufwand bei der Aufbereitung und Dokumentation mit sich bringt. Die Modelle müssen trainiert und die Datenlage muss stets aktuell gehalten werden, was ebenfalls einen großen Aufwand bedeutet. Zusätzlich bestehen juristische Aspekte wie z.B. Datenschutz beim Zugriff auf Patientendaten oder Urheberschaft. Und zu guter Letzt besteht eine große Skepsis gegenüber neuer Technologie auf Seiten der Ärzte und Patienten, besonders bei deren Einsatz im medizinischen Umfeld. Daher sollte der Umgang mit dem neuen Werkzeug „Künstliche Intelligenz“ richtig gelernt und dieses anschließend sinnvoll im Gesundheitswesen eingesetzt werden, um eine bessere Patientenversorgung zu gewährleisten.