Eine schnelle und effektive Antibiotikatherapie ist entscheidend für das Überleben von Sepsis-Patienten. Dabei ist es wichtig, eine ausreichend hohe Konzentration des Antibiotikums im Blut zu erreichen, ohne gefährliche Überdosierungen zu riskieren. Die Antibiotikadosierungen, die schwer kranken Patientinnen und Patienten verabreicht werden, beruhen auf Studien mit gesunden, männlichen Probanden. Bei einer Sepsis sind jedoch viele Körperfunktionen verändert, sodass davon auszugehen ist, dass das Antibiotikum nicht mit der gleichen Geschwindigkeit abgebaut wird. In bisherigen Untersuchungen wird jedoch nicht ausreichend auf die nachgewiesenen Unterschiede im Medikamentenabbau zwischen Männern und Frauen eingegangen. Dazu gehören neben einer unterschiedlichen Nierenfunktion beispielsweise auch Unterschiede in der Fettverteilung. Im Hinblick auf die effektive und sichere Antibiotikatherapie von schwer kranken Frauen bestehen daher große Wissenslücken. Mit Hilfe von Labortests kann die Antibiotikakonzentration im Blut gemessen, und die Dosierung gegebenenfalls angepasst werden. In dieser Studie soll mithilfe von maschinellen Lernalgorithmen ein Datensatz analysiert werden, der umfassende Patienteninformationen (unter anderem Alter, Geschlecht, Laborwerte) sowie die Ergebnisse der Antibiotika-Konzentrationsmessungen enthält. Maschinelle Lernmethoden sind im Vergleich zur herkömmlichen Statistik in der Lage, deutlich komplexere Datenauswertungen durchzuführen. So soll vor allem der Einfluss des Geschlechts auf das Erreichen der gewünschten Antibiotikakonzentration im Blut untersucht werden.