Wenn pflegebedürftige Menschen aus ihrem Bett oder in dessen Nähe stürzen, sollte das schnell entdeckt werden. Dafür hat ein Team der Technische Hochschule (TH) Köln jetzt ein Messsystem entwickelt. Dieses kann Stürze anhand von Schwingungsmustern mit einer Wahrscheinlichkeit von 98 Prozent richtig erkennen. Das hätten Laborversuche gezeigt, teilte die TH am Montag mit.
KI mit Sturzszenarien "gefüttert"
Stürze ereigneten sich häufig in der Nähe des Bettes und würden vom Pflegepersonal nicht immer sofort bemerkt. Da eine permanente Beaufsichtigung der Patienten nicht möglich sei, müssten Pflegekräfte möglichst schnell über Stürze benachrichtigt werden.
Genau das soll künftig gelingen mit einem Messsystem, das sich neben dem Bett befindet. Im Forschungsprojekt "FallKI – Entwicklung von Sensorik und KI-Algorithmen zur Sturzerkennung im Umfeld von Pflegebetten" habe das Wissenschaftsteam mit den gesammelten Daten eine Künstliche Intelligenz (KI) trainiert.
Stürze von anderen Vibrationen unterscheiden
Damit die Technik nur "richtige" Stürze erkenne, sei ein entsprechender Algorithmus aufgesetzt worden. Das Fallenlassen einer Getränkeflasche oder einer Hantel, das Zuschlagen einer Tür oder das Verrücken von Möbeln filtere die KI als "Sturz" aus.
Für eine ausreichend große und verwertbare Datenmenge führte das Team über 1.000 realitätsnahe Stürze mit einem Dummy aus. Die Kunststoffpuppe sei 1,83 Meter groß und wiege 75 Kilogramm. Gelenke und Gewichtsverteilung seien dem menschlichen Körper nachempfunden. Die Übertragbarkeit der Ergebnisse der Dummy-Versuche auf reale Personen mit unterschiedlicher Größe und Gewicht sei allerdings noch in Feldversuchen in Pflegeheimen nachzuweisen.
Fördergelder vom Bund
Das Wissenschaftsteam will ein widerstandsfähiges und kostengünstiges Sensorsystem nun in weiteren Forschungsprojekten entwickeln und in Realtests erproben. Zudem soll eine Masterarbeit weiteres Datenmaterial für die KI generieren.
Das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz förderte das Projekt im Rahmen des "Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand" mit 670.000 Euro.
