Eine Sepsis, umgangssprachlich oft „Blutvergiftung“ genannt, ist kein einfaches Übergreifen einer Infektion auf das Blut, sondern eine lebensbedrohliche Fehlsteuerung der körpereigenen Abwehr. Sie gehört zu den häufigsten Todesursachen in Deutschland. In Deutschland sterben jährlich schätzungsweise 20 bis 30 Prozent der an Sepsis erkrankten Menschen.

Ausgangspunkt für die Sepsis kann eine scheinbar lokale Infektion sein, etwa eine Lungenentzündung, ein Harnwegsinfekt oder eine entzündete Wunde. Wenn der Körper die Infektion nicht mehr kontrollieren kann, gerät die Immunreaktion außer Kontrolle. Entzündungsprozesse schädigen dann nicht nur Krankheitserreger, sondern auch eigenes Gewebe und lebenswichtige Organe. Je früher sie erkannt und behandelt wird, desto größer sind die Chancen, schwere Schäden oder den Tod zu verhindern. 

Es gibt bis heute keinen einzelnen, schnell verfügbaren Test, der eine beginnende Sepsis sicher bestätigt. Ärzt*innen müssen viele Informationen gleichzeitig beurteilen: Symptome, Blutdruck, Herzfrequenz, Temperatur, Atmung, Laborwerte, Vorerkrankungen und den Verlauf der Erkrankung. Das macht die Diagnose schwierig.

Besonders relevant ist die geschlechtsspezifische Betrachtung bei der Sepsis. Frauen und Männer können eine Sepsis unterschiedlich entwickeln und zeigen. Bei Frauen können unspezifische Symptome wie starke Erschöpfung, Müdigkeit oder Verwirrtheit stärker im Vordergrund stehen und dadurch möglicherweise später als Zeichen einer lebensbedrohlichen körperlichen Erkrankung erkannt werden. Hinzu kommt, dass Referenzwerte und diagnostische Modelle nicht immer ausreichend nach Geschlecht differenzieren. Es braucht geschlechterspezifische Daten, damit Früherkennung nicht vom Geschlecht abhängt.

Elektronische Patientenakten können bei entsprechender Einwilligung und unter strengen Datenschutzregeln Forschungsdaten verfügbar machen. Routinedaten aus Kliniken lassen sich zusammenführen und darauf untersuchen, welche Veränderungen einer Sepsis vorausgehen. Auch Wearables können Vitalwerte wie Puls, Temperatur oder Sauerstoffsättigung erfassen und für Forschungszwecke verwendet werden. Diese Daten lassen sich etwa von Targeted Real-Time Early Warning System (TREWS) KI-basiert zusammenführen, woraufhin ein frühzeitiger Alarm möglich ist.

Damit solche Systeme zuverlässig funktionieren, braucht es jedoch geschlechterspezifische Grenzwerte, die sich nur durch möglichst vielfältige Daten von Menschen unterschiedlichen Alters und Geschlechts, aus verschiedenen Kliniken und Lebenssituationen gewinnen lassen

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