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Akademische Initiativen vereinen Technologie und Gesundheitswesen

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Zwei neue Initiativen reihen sich in die Technologiebeiträge im Gesundheitsbereich ein. Eine davon stammt vom Massachusetts Institute of Technology (MIT) und konzentriert sich darauf, Pflege und Privatsphäre miteinander in Einklang zu bringen. Die zweite, initiiert von der Standford University School of Engineering, sucht nach effizienteren Wegen, um mit den komplexen Behandlungen am Krankenbett in Kliniken umzugehen.

Das MIT-Projekt trägt den Namen RF-Diary und zeigt auf, dass die Verwendung von Kameras oder sogar die Überwachung von Menschen schon immer ein Hindernis für die Pflege älterer oder kranker Menschen in häuslicher Umgebung war. Der Vorschlag ist, mit Hilfe von Funksignalen eine textuelle Beschreibung – oder Beschriftung – von Aktivitäten und Interaktionen zwischen Menschen zu Hause zu erstellen. Damit können Familienmitglieder Updates über das tägliche Leben der älteren Menschen erhalten – zum Beispiel, ob sie zu Mittag gegessen haben oder die Körperpflege durchgeführt wurde.

Eine weit verbreitete Methode ist der Einsatz von Kameras. Diese wirft jedoch häufig Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre auf, insbesondere in Schlafzimmern und Badezimmern. Zudem haben Kameras ein begrenztes Sichtfeld, sodass mehrere von ihnen installiert werden müssten, um die gesamte Umgebung abzudecken. Außerdem funktionieren sie nicht gut bei schwachen Lichtverhältnissen, die zu Hause sowie in der Nacht häufig vorherrschen.

Um diese Einschränkungen zu überwinden, schlagen die MIT-Experten den Einsatz von Radiofrequenzsignalen (RF) vor, die ihrer Meinung nach viele Vorteile bieten. Einer davon ist, dass die Privatsphäre im Vergleich zu Kameras besser geschützt wird, weil die Signale von Menschen nur schwer interpretiert werden können. Zudem können die Signale Wände und Hindernisse überwinden und lassen sich in den meisten häuslichen Umgebungen anwenden. Sie funktionieren außerdem auch bei schwachem oder starkem Licht ohne Leistungseinbußen. Darüber hinaus, so die Prognose des MIT, scheint es möglich zu sein, die Funksignale, die von Körpern abprallen, zu analysieren, um die Bewegungen der Menschen zu erfassen.

Die Forscher des MIT warnen jedoch, dass die Verwendung von Radiofrequenzsignalen auch neue Herausforderungen mit sich bringt, zum Beispiel die fehlende Möglichkeit, Objekte voneinander zu unterscheiden. Ein weiteres Problem besteht darin, einen Datensatz mit den RF-Signalen und daraus resultierenden Beschriftungen aus den Wohnräumen der Menschen zu erhalten. Das systematische „Training“ dieser Systeme kann Zehntausende Stichproben erfordern. Und die Sammlung eines Datensatzes aus dem Zuhause der Menschen kann ebenfalls eine schwierige Aufgabe darstellen.

Besseres Verständnis von Räumen

Mit dem Ziel, klinische Fehler zu verringern und die Behandlung in Krankenhäusern und zu Hause zu verbessern, hat die  Stanford University School of Engineering ein intelligentes Raumdesign entwickelt, das Fortschritte im maschinellen Lernen und elektronische Sensoren kombiniert, um das Verständnis für sogenannte unbeobachtete Räume im Gesundheitsbereich zu erhöhen.

Das Projekt wird von Arnold Milstein, Professor für Medizin und Direkter des Stanford Center for Clinical Excellence Research, dem Informatikprofessor Fei-Fei Li und dem Doktoranden Albert Haque geleitet. In einem Artikel für das Fachmagazin Nature sagen sie, dass Technologien Ärzten bereits bei diagnostischen und therapeutischen Entscheidungen geholfen haben. Allerdings gebe es noch wenige technologische Lösungen, die Ärzten, Krankenschwestern, Patienten und Familienmitgliedern bei ihren Behandlungs- und Gesundheitspflegeabläufen helfen. Mit dieser interdisziplinären Anstrengung wollen die Forscher intelligente Krankenhauszimmer gestalten, die mit Systemen der Künstlichen Intelligenz (KI) ausgestattet sind, um Behandlungsergebnisse zu verbessern und klinische Fehler zu minimieren.

Diese smarten Räume können beispielsweise auf Intensivstationen und in Operationssälen dabei helfen, Arbeitsabläufe effizienter und sicherer zu gestalten. Ärzte, Krankenschwestern und Assistenten würden durch elektrische Sensoren darauf hingewiesen werden, ihre Hände zu desinfizieren. Auch in häuslichen Umgebungen können intelligente Räume zur Autonomie älterer Menschen beitragen und die Überwachung bettlägeriger Menschen oder Personen mit chronischen Erkrankungen auf der Suche nach Hinweisen auf atypische Verhaltensweisen erleichtern.

Dieses Stanford-Projekt basiert hauptsächlich auf zwei technologischen Systemen: Infrarotsensoren und Machine Learning, um im Gesundheitsbereich eingesetzte Anwendungen zu trainieren. Aktive Infrarotsysteme, die in diesem Projekt zum Einsatz kommen, nutzen KI, um zu berechnen, wie lange die Strahlen brauchen, um zur Quelle zurückzukehren, um so Menschen oder Objekte abzubilden. Die zweite Art ist die passive Infrarottechnologie, die für die Nachtsicht eingesetzt wird und auf Basis von Körperwärme funktioniert. Sie könnte es ermöglichen, körperliche Kontraktionen oder Verdrehungen unter den Laken zu erkennen und das Klinikpersonal über mögliche Probleme zu informieren.

Bisher verzichtet das Projekt auf die Verwendung hochauflösender Videos, wie sie unter anderem auf Smartphones zu finden sind, weil die Bilder die Privatsphäre von Ärzten und Patienten unnötig beeinträchtigen könnte.

Neben der Privatsphäre, so die Stanford-Forscher, wird die intelligente Umgebung in Krankenhäusern, genau wie andere Technologien, auch Herausforderungen in weiteren Bereichen mit sich bringen, beispielsweise eine strenge klinische Validierung und die Transparenz des Modells.

Im Bereich des Machine Learnings, das bei medizinischen Geräten angewendet wird, beschreibt eine Veröffentlichung der PHG Foundation, einer gemeinnützigen Denkfabrik für Gesundheitspolitik, die mit der Universität Cambridge verbunden ist, drei große Herausforderungen im Zusammenhang mit der Regulierung der digitalen Gesundheit in den USA und in Großbritannien.

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