KIP-SDM

Jährlich gibt es knapp fünf Millionen registrierte Stürze in Deutschland. Vor allem für ältere Menschen ist das Risiko hoch, die Folgen und Komplikationen können langwierig und verheerend sein. Dabei ließen sich viele Stürze verhindern. Doch das eigene Sturzrisiko abzuschätzen ist schwierig. KI könnte hier einen wichtigen Beitrag leisten. Zwar gibt es Systeme, die den Gang analysieren und Sturzrisiken aufzeigen. Faktoren wie eine veränderte Medikation lassen sie jedoch außen vor. Ein Grund dafür ist der technisch und rechtlich komplexe Datenzugang. Hier setzt das Projektteam von „KIP-SDM“ an und will Pflegefachpersonen und Forschenden einen leichteren Zugang zu den benötigten Daten verschaffen. Dafür erstellt das Team eine dezentrale Datenbank auf Basis der Behandlungsdaten aus zwei großen pflegerisch tätigen Institutionen und einem Start-up. Die Daten der Patient*innen verlassen nie die jeweilige Einrichtung. Stattdessen entwickelt das Team mit ihnen Deep-Learning-Modelle, die realistische Patientendaten erzeugen und nachbilden können. Das Erkennen von Sturzrisiken ist dabei nur eine Anwendungsmöglichkeit. Die Daten können auch Aufschluss über Verwirrtheitszustände oder Folgen von Multimedikation geben und für andere Anwendungsfälle in der Pflege genutzt werden. Mit der Datenbank liefert „KIP-SDM“ eine innovative Grundlage für gesundheitliche Prävention und KI-Forschung in der Pflege.