In der Pflege werden Daten bisher meist von einzelnen Systemen oder manuell erfasst und müssen mühsam zusammengetragen und ausgewertet werden. Der Trend geht allerdings zunehmend Richtung interoperable Systeme, die eine Datenfusion ermöglichen und somit die Erkennungen und Treffsicherheit von KI-basierten, medizinischen Analysen verbessert. Die Zusammenführung von Datenströmen aus verschiedenen Assistenzsystemen ermöglicht eine umfassendere und präzisere Überwachung von Pflegebedürftigen und so gleichzeitig auch eine erhebliche Entlastung der Pflegenden.
Indem Daten aus unterschiedlichen Quellen kombiniert werden, können vielschichtige Informationen gewonnen werden, die ein umfassenderes Bild des Gesundheitszustands und des Wohlbefindens des Pflegebedürftigen liefern können. Dadurch können potenzielle Gesundheitsprobleme und Gefahrensituationen frühzeitig erkannt und entsprechende Maßnahmen ergriffen werden.
So könnte beispielsweise die Sturzprophylaxe an die neuen Risiken und Bedürfnisse frühzeitig angepasst werden.
Ein Beispiel für einen derartigen innovativen Ansatz der Datenfusion ist die Kombination von Bewegungssensoren mit Vitalsensoren zur Messung der Herzfrequenz oder des Blutdrucks . Durch die Integration von Bewegungssensoren in der Umgebung des Pflegebedürftigen, beispielsweise in Form einer intelligenten Sensorstation an der Decke oder tragbaren Geräten, können Informationen über Aktivität, Gangmuster und Sturzrisiko erfasst werden. Diese Daten können dann mit Vitalsensoren wie Herzfrequenzmessgeräten oder Blutdruckmonitoren kombiniert werden, um ein umfassendes Bild des Gesundheitszustands zu erhalten. Durch die Fusion dieser Datenströme können mögliche Zusammenhänge zwischen Bewegungsmustern und gesundheitlichen Veränderungen aufgedeckt werden, was eine frühzeitige Erkennung von Gesundheitsproblemen oder einem (plötzlich) erhöhtem Sturzrisiko ermöglicht.
Ein weiteres Beispiel für innovative Ansätze der Datenfusion ist die Integration von Videokameras mit KI-basierten Bilderkennungsalgorithmen und Radar. Durch die Kombination von Radar, KI und abstrahierter Bildanalyse können potenzielle Risikosituationen wie Stürze, Unwohlsein oder ungewöhnliches Verhalten erkannt werden. Fortschrittliche Algorithmen könnten zum Beispiel Anzeichen von Verwirrtheit oder Orientierungslosigkeit erkennen und Alarm auslösen, um eine rechtzeitige Unterstützung zu gewährleisten. Die Datenfusion ermöglicht eine effektivere Überwachung und Identifizierung von kritischen Situationen, die eine menschliche Reaktion erfordern und durch den Alarm beim Pflegepersonal angefordert werden kann.
Fazit
Insgesamt ermöglichen die interoperablen Systeme in der Pflegeüberwachung eine genauere und umfassendere Bewertung des Gesundheitszustands von Pflegebedürftigen.
Durch die Kombination verschiedener Datenströme können potenzielle Gefahrensituationen frühzeitig erkannt und angemessene Maßnahmen zur Risikominderung vorgenommen werden.
Letztlich trägt dies nicht nur zu einer erhöhten Sicherheit für die Pflegebedürftigen bei, sondern auch zu einer maßgeblichen Arbeitserleichterung, Abbau vom psychischen Stress der Pflegekräfte und zu einer Kostenentlastung der Pflegeeinrichtungen und Krankenkassen bei.
Die Zukunft hält für den Bereich Pflege noch weitere vielversprechende Technologie-Trends bereit, mit denen Sie die Sicherheit Ihrer Klient:innen maßgeblich steigern können. Wir zeigen Ihnen die wichtigsten Beispiele dafür.