Sensorik zur patientennahen Unterstützung im Gesundheitswesen

Im Teilprojekt Sensorik zur patientennahen Unterstützung werden sensorbasierte Technologien entwickelt, um eine telemedizinische Versorgung zu ermöglichen und um assistierende Gesundheitstechnologien in der Breite verfügbar zu machen. Mithilfe assistierender Gesundheitstechnologien werden medizinische Daten (zum Beispiel Vitalparameter wie Puls oder Atemfrequenz) im direkten Lebensumfeld der Patientinnen und Patienten erhoben und ausgewertet. Dafür werden Sensoren in Kleidungsstücke, Fahrzeuge oder Wohnungen integriert. Mithilfe der durch die Sensoren erhobenen Daten kann das Pflegepersonal den Gesundheitszustand der Patientinnen und Patienten außerhalb medizinischer Einrichtungen beobachten, sodass sich die Betroffenen in ihrem privaten Umfeld aufhalten können. Die Daten ermöglichen außerdem eine verbesserte Diagnostik, Therapie und Pflege, da sie über einen langen Zeitraum gewonnen werden und detaillierte Informationen über den Krankheitsverlauf liefern.
 

Darüber hinaus können auch die Körperhaltungen des Pflegepersonals erfasst werden, um Berufskrankheiten vorzubeugen. Die Forschenden arbeiten an zwei konkreten Anwendungsfällen, bei denen es zum einen um die Bewegungserfassung und zum anderen um das Vitalmonitoring (Erfassung und Beobachtung von Vitalparametern) geht. Um die Bewegung von Pflegekräften und Patientinnen bzw. Patienten aufzuzeichnen, kombinieren die Forschenden RGB-Kameras (Standardkameras für die Übertragung farbiger Bilder), Tiefenbildkameras (3D-Kameras zur Messung von Distanzen) und IMUs (Inertiale Messeinheit; Sensoren zum Beispiel zur Messung von Beschleunigung). Übungspuppen und realitätsnahe Umgebungen ermöglichen Tests mit realistischen Bedingungen. Der Anwendungsfall Vitalmonitoring bezieht sich auf den Einsatz von Sensoren und die Erfassung von Gesundheitsdaten in Smart Homes (Wohnräume mit umfangreich vernetzten und fernsteuerbaren Geräten). Alltagsgegenstände wie Betten oder Türen werden mit Sensoren ausgestatten, um zum Beispiel die Körpertemperatur zu messen oder ein EKG (Elektrokardiogramm) zu schreiben.
 

Solche Methoden ermöglichen ein kontinuierliches Monitoring und damit zum Beispiel die frühzeitige Erkennung von sporadischem Vorhofflimmern, einem der häufigsten Risikofaktoren eines Schlaganfalls. Zentrale Herausforderung bei der Verarbeitung der Sensordaten ist die Datenfusion heterogener Geräteklassen: Die Daten werden von diversen Quellen erhoben (z. B. Autositz, Fitnessuhr), müssen zusammengeführt und nahezu in Echtzeit verarbeitet werden und das ohne Qualitätsverlust. Nur so erhält das medizinische Personal umfangreiche Informationen und kann rechtzeitig reagieren.

Folgende Wissenschaftler*innen beteiligen sich am Projekt „Sensorik zur patientennahen Unterstützung im Gesundheitswesen“:

• Prof. Dr. Thomas M. Deserno, Technische Universität Braunschweig, Peter L. Reichertz Institut für Medizinische Informatik
• Prof. Dr.-Ing. Andreas Hein, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung Assistenzsysteme und Medizintechnik
• Prof. Dr. Frauke Koppelin, Jade Hochschule Oldenburg, Arbeitsgruppe Public Health
• Prof. Dr. Dagmar Krefting, Georg-August-Universität Göttingen, Institut für Medizinische Informatik
• Prof. Dr. Dr.-Ing. Michael Marschollek, Medizinische Hochschule Hannover, Peter L. Reichertz Institut für Medizinische Informatik
• Prof. Dr. Wolfgang Nejdl, Leibniz Universität Hannover, Forschungszentrum L3S
• Prof. Dr.-Ing. Bodo Rosenhahn, Leibniz Universität Hannover, Institut für Informationsverarbeitung
• Prof. Dr. Christoph Rußmann, HAWK, Fakultät Ingenieurwissenschaften und Gesundheit