Entwicklung und Validierung eines Machine‑Learning‑Modells zur individualisierten Meropenem‑Dosierung bei CRRT‑Patienten

Warum das für Intensivpatienten wichtig ist

Wenn Menschen auf der Intensivstation lebensbedrohliche Infektionen entwickeln, verlassen sich Ärztinnen und Ärzte häufig auf potente Antibiotika und künstliche Nierenmaschinen, um sie am Leben zu erhalten. Doch die richtige Antibiotikadosis für jeden einzelnen Patienten unter kontinuierlicher, dialyseähnlicher Behandlung zu bestimmen, ist überraschend schwierig. Diese Studie zeigt, wie ein auf Machine Learning basierendes Werkzeug Ärztinnen und Ärzten helfen kann, für einige der schwerstkranken Patienten sichere und wirksamere Dosen des Breitbandantibiotikums Meropenem zu wählen.

Zitation: Li, D., Qiao, Z., Xiong, X. et al. Development and validation of a machine learning model for individualised meropenem dosing in CRRT patients. Sci Rep 16, 12398 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-43012-x

Schlüsselwörter: Sepsis, kontinuierliche Nierenersatztherapie, Meropenem‑Dosierung, Machine Learning in der Medizin, klinische Entscheidungsunterstützung