In der schnelllebigen Umgebung einer Intensivstation können selbst erfahrene Kliniker kritische Atmungsereignisse übersehen. Eines der am meisten unterschätzten – aber folgenschweren – Probleme ist die Patienten-Beatmungsgerät-Asynchronie (PVA). Diese Unstimmigkeiten zwischen der Atemanstrengung eines Patienten und der Unterstützung durch das Beatmungsgerät können schwerwiegende Folgen haben, werden aber überraschend leicht übersehen.
Patienten-Beatmungsgerät-Asynchronien sind häufig – und oft unentdeckt. In einer großen multizentrischen Studie aus dem Jahr 2025 mit 900 Intensivfachkräften konnten nur 3,67% der Kliniker alle sechs PVA-Typen korrekt identifizieren, und über 12% konnten gar keine identifizieren [1].
Dies ist keine Frage von Können oder Aufmerksamkeit – es geht um Datenüberflutung, fehlende Wellenform-Schulung und die Grenzen traditioneller Beatmungsgeräte-Alarme.
Selbst mit Erfahrung bleibt die Erkennung inkonsistent. Tatsächlich zeigte die Studie, dass Kliniker mit jahrelanger Intensiverfahrung nicht genauer waren als ihre weniger erfahrenen Kollegen. Der größte Faktor, der die Erkennung verbesserte? Spezifisches Training in PVAs, das Kliniker mehr als doppelt so wahrscheinlich machte, alle wichtigen Ereignisse korrekt zu identifizieren (OR = 2,38).
Noch schlimmer: Diese Unstimmigkeiten können die Beatmungseffizienz, den Patientenkomfort und sogar die klinischen Ergebnisse direkt beeinflussen und führen zu:
Die meisten Intensivstationen verlassen sich auf Beatmungsgeräte-Alarme und Stichprobenkontrollen. Aber Alarme sind stumpfe Werkzeuge – sie warnen Sie vor Schwellenwerten, nicht vor Trends. Und die Wellenformanalyse ist zwar reich an Erkenntnissen, wird aber selten in Echtzeit verwendet, weil:
In der Praxis bedeutet dies, dass viele Informationen unverarbeitet bleiben, obwohl sie direkt auf dem Bildschirm zu sehen sind. Die Studie von 2025 ergab auch, dass mehr als 60% der Kliniker die Beatmungseinstellungen nur ein- oder zweimal während ihrer Schicht anpassten, und über 10% überwachten überhaupt keine Wellenformen – was verdeutlicht, wie schwer es ist, diese Ereignisse manuell zu erfassen.
Hier kommt KI-gestützte Wellenformanalyse ins Spiel. Bei Deep Breath haben wir ein System entwickelt, das kontinuierlich rohe Beatmungsgerät-Wellenformen liest – dieselben Daten, die Kliniker auf Bildschirmen sehen – aber Muster erkennt und Benutzer nur warnt, wenn eine klinisch relevante Asynchronie wahrscheinlich auftritt.
Anstelle eines weiteren Alarms erhalten Kliniker:
Deep Breath wurde gemeinsam mit Intensivfachkräften aus mehreren Krankenhäusern in ganz Europa entwickelt. Wir haben Benutzerfreundlichkeit und Klarheit über Komplexität priorisiert. Sie müssen kein Datenwissenschaftler sein, um davon zu profitieren – nur ein Kliniker, der verstehen möchte, was wirklich zwischen Ihrem Patienten und seinem Beatmungsgerät passiert.
Und da wir Daten in Echtzeit analysieren, warten Sie nicht auf Schichtende-Überprüfungen, um herauszufinden, was schief gelaufen ist – oder richtig.
Die Verbesserung der mechanischen Beatmung beginnt damit, mehr zu sehen – und weniger zu verpassen. Deep Breath wird bereits in Intensivstationen und Forschungseinrichtungen in sechs Ländern eingesetzt und hilft Klinikern, PVAs zu erkennen, die sonst unbemerkt bleiben würden.
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[1] Popayán A.M. et al. (2025). Ability to identify patient-ventilator asynchronies in intensive care unit professionals: A multicenter cross-sectional analytical study. The Journal of Critical Care Medicine.