KIPeriOP ist ein vom Bundesministerium für Gesundheit (BMG) gefördertes Forschungsvorhaben mit dem Ziel, das perioperative Risikomanagement zu verbessern sowie perioperative Sterblichkeit und dauerhafte Schädigungen zu reduzieren. Klinische Leitlinien unterstützen die perioperative Entscheidungsfindung schon jetzt und werden im Projekt durch den vertrauenswürdigen Einsatz von künstlicher Intelligenz ergänzt, unter anderem durch die Vorhersage postoperativer Risiken auf Basis von präoperativen Risikofaktoren. Das Projektkonsortium vereint herausragende klinische, technische, ethische und ökonomische Expertise und wird vom Universitätsklinikum Würzburg (klinische Koordination) und dem Fraunhofer Institut für Digitale Medizin MEVIS (technische Koordination) geführt.
Auf der Data for Health Conference 2023 wurde KIPeriOP vorgestellt, verschiedene Veröffentlichungen (z.B. KI-augmentierte perioperative klinische Entscheidungsunterstützung (KIPeriOP) – Studiendesign und erste Zwischenergebnisse, https://doi.org/10.19224/ai2024.156) zeigten den positiven Input.
Als Projektmanagerin und Product Owner für Börm Bruckmeier GmbH habe ich die ärztlichen Anforderungen für die Formulare zu Prämedikation, intra- und postoperativen Komplikationen als Grundlage für die Softwareprogrammierung mit über 2500 Datenfeldern zusammengeführt, mit den KollegInnen die CDS-Tools (maschinenlesbare Algorithmen) u.a. zu prä- und postoperativem Delirscreening zusammengeführt, außerdem oblag mir das Management der Testung, die Adaptation und inhaltliche Aktualisierung aller anderen im KIperiOP-Projekt enthaltenen CDS-Tools und Scores.
Besonders herausfordernd war die Zusammenführung aller Einzelkomponenten (Formulare, CDS-Tools, Scores) zu einem anästhesiologischen, studienadaptierten Workflow nach Rücksprache mit allen vier klinischen Kooperationspartnern, denn wir haben insgesamt 10.000 Datenfelder miteinander verbunden und abgeglichen.
Weitere Tätigkeiten waren: Koordination und Qualitätscheck der Kodierung dieser Datenelemente in allen im Projekt enthaltenen CDS-Tools, Formulare und Scores nach SNOMED CT, Loinc und ATC-DDD für ein KI relevantes Datenmodell; Management der Testung aller im Userfrontend (App) enthaltenen Komponenten (Workflow, Bedienbarkeit, Qualitätscheck) mit den vier klinischen Kooperationspartnern; Konzeption und Management der technischen Umsetzung des Studien-Workflows im Userfrontend zusammen mit der Konsortialführung; inhaltliche Konzeption einer audiovisuellen Trainingseinheit für den Endnutzer; Kommunikation mit den Kooperationspartnern hinsichtlich der für die Installation des CDS-Systems erforderlichen technischen Parameter; internes Projektmanagement mit Sprint review, Zusammenführung aller notwendigen Unterlagen wie reports, AV-Verträge, Datenschutzanforderungen, SSRS-Formulare; im Juni 2023 Vorstellung des Projekts im Rahmen des jährlichen BfArM-Arbeitsworkshops zu Interoperabilität (ca. 80 Teilnehmer) und die Data for Heath Konferenz Juli 2023: Teilnahme an der vom BMG organisierten Konferenz mit ca 300 geladenen Gästen.