KI-gestützte Prophylaxe von Druckgeschwüren

Die Fraunhofer EMFT entwickelt intelligentes Pflaster zur frühzeitigen Erkennung von Druckgeschwüren in der Pflege. Es wird dafür an einer KI-gestützte Prophylaxe gearbeitet, welche durch frühzeitige Erkennung präventives Verhalten anstoßen kann und damit eine Erleichterung für Pflegepersonal und behandelnde Person darstellt.

© Fraunhofer EMFT/ Bernd Müller
Sensorarmband

Bettlägerige oder gelähmte Personen, aber auch Menschen mit Diabetes haben ein erhöhtes Risiko für Druckgeschwüre oder Druckliegegeschwüre (Druckgeschwüre am Fuß). Diese beeinträchtigen nicht nur die Lebensqualität, sondern können unbehandelt schlimmstenfalls zur Amputation von Gliedmaßen führen. Beginnende oder infizierte chronische Wunden werden von den Patientinnen und Patienten aufgrund verminderter Nerven- und Schmerzwahrnehmung oftmals nicht bemerkt oder dem medizinischen Personal aus Scham oder Unkenntnis nicht angezeigt. Vor allem in der ambulanten Pflege können die zu behandelnden Menschen jedoch nicht stetig überwacht werden.

Ziel des Projektes KIPRODE ist es, mithilfe von angepasster Sensorik und automatisierter, auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Vorhersagemethoden eine Wundentstehung frühzeitig zu erkennen und letztlich zu unterbinden. Hierzu arbeiten Forschende der Fraunhofer EMFT gemeinsam mit Wissenschaftlern der Technischen Universität München am Klinikum Rechts der Isar, Fußnetz Bayern e.V. sowie der Monks Vertriebsgesellschaft mbH an einem Prophylaxe-Tool mit Sensorpflastern und telemedizinischer Schnittstelle zwischen ärztlichem Fachpersonal und den zu behandelnden Menschen.

Im ersten Schritt werden flache Sensorpflaster mit tragbarer Elektronik entwickelt, die verschiedene Parameter im Bereich des gefährdeten Patientengewebes aufzeichnen, etwa Werte für Sauerstoffsättigung, Druck, Bewegung und Temperatur. In Verbindung mit telemedizinischen Lösungen könnten die Daten des Sensorsystems zusammen mit anderen Gesundheitsinformationen von der ambulant oder stationär tätigen Pflegekraft direkt an ein Expertengremium übertragen werden

Das Team der Fraunhofer EMFT entwickelt im Rahmen des Vorhabens das tragbare Sensorsystem zur Erfassung der Daten verschiedener kommerzieller Sensoren, das in der klinischen Studie von verschiedenen Patienten getragen werden wird. Die hiermit gewonnenen Daten werden nach einer datenschutzkonformen Anonymisierung und Übermittlung über die Firma Monks an der EMFT mit Methoden der KI (Machine Learning-Algorithmen zur Zeitreihenanalyse) analysiert, um daraus ein Prophylaxe-Tool abzuleiten.

Das Vorhaben wird durch das Bundesministerium für Gesundheit unter der Fördernummer ZMVI1-2520DAT50A gefördert. 

 

 

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