Die Universitätsklinik für Anästhesiologie, Intensivmedizin, Notfallmedizin und Schmerztherapie (AINS) am Klinikum Oldenburg verfügt über zwei Intensivstationen, eine Intermediate Care Station und eine 24 Stunden „Post Anaethesia Care Unit“ (PACU) mit insgesamt mehr als 40 Bettplätzen. Neben der Versorgung kritisch kranker, postoperativer Patient:innen werden hier Schwerverletzte und Patient:innen mit Kreislaufunterstützungsystemen (z.B. veno-venöse und veno-arterielle extrakorporale Membranoxygenierung (ECMO), Linksventrikuläre Unterstützungssysteme (LVAD), Impella) betreut. Multimorbide Patient:innen, also solche, deren Zustand durch eine Vielzahl von Vorerkrankungen anspruchsvolle Betreuung erfordert, werden rund um die Uhr überwacht, behandelt und von einem interprofessionellen und interdisziplinären Team auf universitärem Niveau versorgt. Die Dokumentation aller Vital-, Behandlungs- und Therapiedaten erfolgt an der Universitätsklinik für AINS vollkommen digital. Diese großen und hochaufgelösten Daten ermöglichen es uns, wissenschaftliche Fragestellungen zu beantworten die früher nicht oder in kleinen Kollektiven nur unzureichend beantwortet werden konnten. Die Arbeitsgruppe Big Data nutzt moderne medizininformatische Verfahren, um Risiko Scores zu entwickeln die künftig die Patient:innen-Behandlung sicherer machen sollen. Um diese Messwerte wissenschaftlich im Sinne unserer Patient:innen nutzen zu können, besteht am Klinikum Oldenburg ein umfangreiches und einheitliches Einwilligungs- und Datenschutzkonzept mit eigenen Datenservern.

In enger Zusammenarbeit mit der Klinik-Informationstechnik, der Datenschutzbeauftragten, dem klinischen Studienzentrum und den Arbeitsgruppen Big Data in der Medizin (Prof. Dr. Antje Wulff) sowie AI4Heatlh (Prof. Dr. Nils Strodthoff) der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg werden ausgewählte Daten wissenschaftlich ausgewertet. Von zentralem Interesse sind sogenannte Kurvenanalysen, die aus dynamischen Messvariablen wie Blutdruck- und Atemgaskurven Informationen ableiten können, die herkömmlichen statistischen Analysen verschlossen bleiben. Künstliche Intelligenz kann weiterhin helfen in anonymisierten Datensätzen Assoziationen zu erschließen, die mit herkömmlichen Methoden nicht hätten aufgezeigt werden können. 

Zusätzlich werden in der Arbeitsgruppe Big Data Daten aus internationalen Registern analysiert, die durch ihre multizentrischen Ansätze eine höhere Übertragbarkeit der Ergebnisse gewährleisten. Besondere Beachtung erhalten hier Narkosen für kinderchirurgische Eingriffe. Außerdem ist die Universitätsklinik für AINS ein Zentrum des bundesweit aktiven und vom Wissenschaftsministerium geförderten Netzwerks Universitätsmedizin (NUM). Ein aktuelles Projekt des NUM ist es infektiologische sowie intensivmedizinische Behandlungsdaten einer Vielzahl an Krankenhäusern medizininformatisch auswertbar zu machen, um die Patient:innen-Versorgung in Deutschland künftig zu verbessern. 

Das Klinikum Oldenburg verfügt seit 25 Jahren über digitale Patient:innen-Daten und ist im Digitalradar auf Platz 5 von mehr als 1600 Krankenhäusern. Dies ist ideale Grundlage für den Aufbau einer eigenen Patient:innendatenbank. Somit können wir wissenschaftliche Fragestellungen an verschiedenen Registern testen und unsere eigenen Patient:innen-Daten als weiteres unabhängiges Kollektiv verwenden. Hierbei fokussieren wir auf Fragestellungen, die insbesondere die Kernkompetenzen am Klinikum Oldenburg widerspiegeln: Pädiatrische Anästhesiologie, perioperative Versorgung von herzchirurgischen Patient:innen und die interdisziplinäre Behandlung multimorbider, vulnerabler Patientengruppen. 

Gemeinsam stärken wir in der Universitätsmedizin mit diesem Forschungsschwerpunkt eine moderne Risikoprädiktion um künftig frühzeitiger diejenigen Patient:innen zu identifizieren die einer besonderen Aufmerksamkeit und individualisierten Behandlung bedürfen.