Analyse von intensivmedizinischen Daten und deren Nutzen zur Prädiktion des Blutglukosewertes

Der Blutzuckerspiegel beeinflußt in hohem Maße den Gesundheitszustand von Intensivpatienten. Durch die Kontrolle des Blutzuckerspiegels kann die Mortalit¨at in Krankenh ¨ausern reduziert werden. Erh¨ohte Blutzuckerwerte k¨onnen zu schweren Infektionen, myokardschen Infarkten, Polyneuropathie oder multiplen Organversagen bis zum hyperglyk¨amischen Koma f¨uhren. Intensivpatienten weisen oft aufgrund einer Operation oder einer Krankheit eine stressbedingte Hyperglyk¨amie bzw. eine Insulinresistenz und eine hohe Dynamik im Verlauf des Blutzuckerspiegels auf. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es reale Patientendaten auf ihren Informationsgehalt f¨ur die Glukosekontrolle zu pr¨ufen, sowie ihren Nutzen in der datenbasierten Modellbildung abzusch¨atzen. Die datenbasierte Modellbildung wird basierend auf einzelnen sowie auf mehreren Patientendaten durchgef¨uhrt. In weiterer Folge wird untersucht ob mittels datenbasierten Modellen eine Pr¨adiktion des Blutzuckerspiegels m¨oglich ist. So k¨onnen einerseits fr¨uhzeitig Abweichungen vom Idealwert erkannt werden und andererseits kann automatisiert ein Vorschlag zur Regulation bzw. zur Vorbeugung dieses kritischen Wertes ermittelt werden. Die Patientendaten wurden vom Krankenhaus V¨ocklabruck zur Verf¨ugung gestellt, die Modelle wurden mit einer institutsinternen Software gebildet. Die Aufbereitung der Daten wurde mithilfe von MATLAB™ durchgef¨uhrt.