Der Artikel zur Implementierung eines maschinellen Lernsystems zur Frühwarnung bei der Verschlechterung von Patienten in Krankenhäusern wirft interessante Fragen auf. Es wird eine gewisse positive Wirkung auf die Senkung der Krankenhaussterblichkeit dargestellt, allerdings bleibt die Frage, wie bedeutend diese Unterschiede wirklich sind. Der Unterschied im Risiko von nicht-palliativen Todesfällen zwischen den Interventions- und den Vorinterventionszeiträumen scheint nicht so groß, wie es die Studie vielleicht nahelegen möchte.
Laut den Ergebnissen reduzierte sich die Rate nicht-palliativer Todesfälle von 2,1 % auf 1,6 % im General Internal Medicine (GIM) Bereich, was einer relativen Risikoreduktion von 0,74 entspricht. Das klingt im ersten Moment beeindruckend, aber bei genauer Betrachtung ist dieser Unterschied ziemlich klein und könnte auch durch andere ungemessene Variablen beeinflusst worden sein. Die breite Konfidenzintervallspanne (0,55 bis 1,00) deutet darauf hin, dass das Ergebnis nicht robust genug ist, um eine starke Schlussfolgerung zu rechtfertigen. Das gleiche gilt für die differenz-in-differenz Analyse, die ebenfalls keine statistisch signifikanten Unterschiede zeigte.
Es gibt ein weiteres Problem bei der Interpretation: Die Studie verwendet keinen randomisierten Kontrollansatz, sondern beruht auf einer nicht-randomisierten, kontrollierten Studie mit einer sogenannten „Difference-in-Differences“-Analyse. Diese Methode ist weniger präzise, insbesondere wenn man versucht, komplexe klinische Faktoren zu kontrollieren, die schwer zu messen sind. Gerade in Zeiten einer globalen Pandemie wie COVID-19 könnten viele unbeobachtete Faktoren die Ergebnisse verfälschen.
Ein weiterer Punkt ist die Häufigkeit der Alarme und deren Handhabung durch das Klinikpersonal. Das System generierte Alarmmeldungen für das Personal, um eine Verschlechterung der Patienten zu erkennen und schnell zu reagieren. Interessanterweise gab es jedoch auch hier keine signifikante Senkung der übergeordneten Mortalitätsrate oder der palliativ betreuten Todesfälle. Die Raten für Intensivstation-Überweisungen blieben unverändert, was die Frage aufwirft, wie viel Einfluss das System tatsächlich auf die Verbesserung der Versorgung nehmen kann.
Zusammenfassend kann gesagt werden, dass das System sicherlich Potenzial hat, aber die Ergebnisse sind weit entfernt davon, überzeugende Beweise für eine klare Verbesserung der klinischen Ergebnisse zu liefern. Die geringen Unterschiede, gepaart mit methodologischen Schwächen, machen es schwer, starke Schlussfolgerungen zu ziehen. Die Studie stellt die Technik als vielversprechend dar, doch braucht es robuste, randomisierte Studien, um den wirklichen Nutzen zu untermauern und um zu sehen, ob die Implementierung eines solchen Systems die erhofften Effekte wirklich bringt.