CLABSI

Katheter-assoziierte Infektion

Einsatz von digitalen Technologien zur Prävention und Detektion von Katheter-assoziierten Infektionen

Aufgrund des universellen Einsatzes von Gefäßkathetern in der Medizin, vor allem in der Betreuung kritisch kranker Patient:innen, ist die Katheter-assoziierte Infektion eine oft beobachtete Komplikation. In der Intensivmedizin bildet die Gefäßkatheter-assoziierte Infektion den dritthäufigsten Grund für Infektionen nach Lungenentzündungen und Entzündungen im Bauchraum.

Die klinische Diagnose der Katheter-assoziierten Infektion gestaltet sich oft schwierig. Vielfach werden bei Patient:innen mit Fieber ohne klar ersichtliche Ursache Gefäßkatheter erneuert. Laut Schätzungen werden über 70% aller zentralen Gefäßkatheter entfernt, ohne ursächlich an einer Infektion beteiligt gewesen zu sein.

a. Clabsi App

Ziele der Projekte

Es sollen neue Ansätze zu Prävention und frühzeitigem Erkennen von Infektionen im Zusammenhang mit Gefäßkathetern unter Einbeziehung digitaler Werkzeuge etabliert werden.

Projekt 1: Big Data – Gefäßkatheter-assoziierte Infektionen

Mit Hilfe von Big Data Analysen soll die Vorhersagemöglichkeit von Gefäßkatheter-assoziierten Infektionen evaluiert und in Machine Learning Modellen überprüft werden.

Projekt 2: Fotoanalyse von Gefäßkatheter-Einstichstellen

In diesem Projekt werden Fotoaufnahmen der Einstichstelle des Gefäßkatheters mit einer Spiegelreflexkamera, einer Tabletkamera und einer Wärmebildkamera durchgeführt. Mit Hilfe von automatischer Bilderkennung wird die Einstichstelle in Rötungsgrade eingeteilt.

Basierend auf den Ergebnissen des Projektes „Big Data – Gefäßkatheter-assoziierte Infektionen“ soll gemeinsam mit der Fotoanalyse von Gefäßkatheter-Einstichstellen ein Algorithmus zur Früherkennung von Gefäßkatheter-assoziierten Infektionen entwickelt und analysiert werden.

Ansprechpartner

Dr.med.univ. Vincenz Scharner

vincenz.scharner@dhps.lbg.ac.at