Willkommen bei Neuropathie-iA

Bei „Neuropathie-iA“ handelt es sich um ein von der Universitätsmedizin der Otto von Guericke Universität geleitetes Projekt im Autonomie im Alter (AiA) Forschungscluster des Landes Sachsen-Anhalt. Die Hochschule Harz hat das Ziel, die von OvGU bereitgestellten Sensoreinlegesohlen in sein im vorangegangenen BMBF Projekt entwickelten echtzeitfähigen Sensordaten-Analyse-Framework für intelligente Assistenzsysteme einzubinden.

Die zusätzlichen Sensordaten sollen genutzt werden, um Schrittanalysen zusätzlich zu den vorhandenen Vitaldatensystemen wie Pulsrate, Atemrate, Raumluftanalyse etc. zum Einsatz in den Bereichen AAL, eHealth, mHealth, Tele-Reha und Telepflege einzubinden. Das System soll mithilfe von KI-Methoden perspektivisch damit Anwendungen wie etwa eine Echtzeit-Sturzprävention ermöglichen.

Ihr
Prof. Dr. Ulrich H.P. Fischer
Laborleiter

 „Mithilfe schneller Netzwerke wollen wir eine Echtzeitkommunikation für medizinische Applikationen direkt in die häusliche Umgebung bringen.“ – Prof. Dr. Fischer-Hirchert

In den kommenden Jahren sollen bis 2021 in diesem Projekt die technischen Voraussetzungen dafür geschaffen werden, dass medizinische Interaktionen den Menschen in seiner natürlichen Umgebung vor Schaden bewahren. Dabei soll die nächste Generation der Medizintechnik nicht mehr als solche wahrgenommen werden, sondern als kontaktloses oder integriertes System sicher, präventiv, gut handhabbar und akzeptiert den Menschen unterstützen.

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Unsere Ziele

Das Projekt Neuropath-iA wird durch die Nutzung Sensor-bestückter Einlegesohlen in Kombination mit medizinischen Gamification-Applikationen sowie Trainingsprogrammen Informationen über distale sensomotorische Polyneuropathien erhalten. Ziel ist es, die Kraftentfaltung sowie Koordination der unteren Extremitäten zu verbessern. Ziel ist die Bereitstellung eines medizinisch validen, integrierten Echtzeit-Situationsbildes auf Basis einer verteilten, ad-hoc vernetzten, alltagstauglichen und energieeffizienten Sensorinfrastruktur mit einer Latenzzeit von weniger als 50 ms.

Die Idee beruht auf der spielerischen Anwendung von Gleichgewichtsübungen (Exergaming) bei älteren Menschen, bei denen visuell zu der Koordinationsleistung Rückmeldung gegeben wird. Die Schwierigkeitsgrade sollen anhand der individuellen Leistungsfähigkeiten angepasst werden. Änderungen des Reaktionsvermögens, der rechts-links-Koordination, Kraftentfaltung, Fußstellung u.a.m. werden erfasst und Informationen hierüber den Anwendern wie den betreuenden Ärzten und/oder Pflegern übermittelt.

Die Integration der im Projekt zu entwickelnden Prototypen in das MTI-Labor der Hochschule Harz wird dem Prototypen eine deutlich weitere Einsatz- und Applikationsbasis verschaffen. Das Training der Koordinationsfähigkeit (rechts-links-Koordination) und die Rückmeldung über die Druckentfaltung der unteren Extremität und das Bewegungsmuster (G-Sensoren) soll in Teilprojekt 2 im häuslichen Umfeld über einen Zeitraum von 3 Monaten durchgeführt werden und den Einfluss auf die Stand- und Gangsicherheit quantifiziert werden. Dabei werden die durch die Sensoren bereitgestellten Daten über ein Netzwerk fusioniert und in einer zentralen Cloud-Umgebung ausgewertet.

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Unsere Ergebnisse

Die Zusammenarbeit von den Projektpartnern innerhalb des Teilprojektes Neuropathie-iA sichert einen erfolgreichen Projektverlauf durch verschiedene Expertisen der Partner. Jeder Partner leistet dabei einen Beitrag um der Herausforderung einer verteilten, Echtzeit-medizinischen Sensorik und Signalverarbeitung zu begegnen und die Patientensicherheit zu erhöhen.

Im Rahmen des Projektes soll ein voll funktionsfähiger Prototyp entwickelt werden. Eine Translationsperspektive ergibt sich hier durch bekannte Kooperationspartner aus dem Netzwerk AK Medizintechnik des MWW als eine Brücke zur freien Wirtschaft dar, über die sowohl Informationen über das Projekt an interessierte Unternehmen herangetragen als auch wertvolles Feedback zur Akzeptanz und wirtschaftlichen Tragfähigkeit avisierter Umsetzungen gegeben werden kann.

Die aufgenommenen Messwerte in der Beispielwohnung werden in einer Lagebildvisualisierung illustriert.

Bislang werden folgende Vitaldaten in der Lagebildvisualisierung dargestellt:

  • Herzrate
  • Atemfrequenz
  • Temperatur
  • Luftfeuchte
  • Bewegung
  • Notfallsignal
  • Raumluftqualität
  • Bewegungsmuster der Prothese

Die Projektkooperation zwischen Hochschule Harz und der Universität Magdeburg bietet eine hervorragende interdisziplinäre Austauschplattform für universitäre und angewandte Forschungsbereiche. Regelmäßige Treffen der Arbeitsgruppe mit Mitarbeitern der Firmen, Durch die Kooperation steigt die potenzielle Transparenz des Wissensflows besonders im Bereich AAL und Informatik mit der Medizintechnik der OvGU und der Hochschule Harz. Eine deutliche Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen Hochschule und Universität ist ein primäres Ziel der Kooperation und wird durch die kommende gemeinsame Projektarbeit vertieft erreicht werden.

Unsere Publikationen

Ausgewählte Publikationen die zu den Inhalten des Projektes Auskunft geben:

  • Fischer-­Hirchert U, Just J-U, Haupt M, Ozegowski M. Feldtest innovativer technischer Assistenzsysteme in der ambulanten und stationärer Pflege. In: German Society for Biomedical Engineering, editor. AAL-Kongress 2020 Teilveranstaltung der BMT 2020 - 54th Annual Conference of the German Society for Biomedical Engineering [Internet]. Leipzig: VDE Verlag , Berlin; 2020. p. 53–9. Available from: https://www.edas.info/p27318
  • Fischer-Hirchert UHP, Hoppstock S, Kußmann P. Intelligent Assistance Systems with Real-Time Sensor Data Analysis-Framework for Digital Care. German Society for Biomedical Engineering, editor. Biomed Eng-Biomed Tech [Internet]. 2020;65((s1)):2. Available from: https://www.edas.info/p27318
  • Fischer-Hirchert U, Kussmann P, Hoppstock S, Haupt M. Real-time Intelligent Tele-Care Assistance Systems. In: Broadband Coverage in Germany; 12th ITG-Symposium [Internet]. 2018. p. 1–4. Available from: https://ieeexplore.ieee.org/document/8385230/citations
  • J. Just, C. Reinboth, „RealisierungeinesDemonstrators zurspektroskopischenAnalysevon Raumluftund Atemgasen“, Beitrag des fast care-Teams zur 19. Nachwuchswissenschaftlerkonferenz mitteldeutscher Fachhochschulen (NWK 2018) am 05.06. und 06.06.2018 an der Hochschule Anhalt in Köthen.
  • P. Kussmann, S. Hoppstock, U.H.P. Fischer-Hirchert: “Real Time Tele Medical Assistance Systems with Sensor Data Analysis Framework – Project Fast Care”. In Biomedical Journal of Scientific & Technical Research, Vol. 6 – Issue 1:2018, DOI: 10.26717/BJSTR.2018.06.001291, ISSN: 2574-1241, Juni 2018
  • U.H.P. Fischer-Hirchert, P. Kussmann, S. Hoppstock, M. Haupt: “Real-time Intelligent Tele-Care Assistance Systems”. Broadband Coverage in Germany; 12th ITG-Symposium. pp. 1–4 (2018).
  • Broscheid, K.-C., Chen, H.-C., Stoutz, S. & Schega, L. (2018). Einsatz von echtzeitfähigen medizinischen Assistenzsystemen im häuslichen Umfeld: Anwendungsfall Gang. In: R. Weidner & A. Karafillidis (Hrsg.), Dritte Transdisziplinäre Konferenz. Technische Unterstützungssysteme, die die Menschen wirklich wollen (S.339-344). Hamburg: Helmut-Schmidt-Universität Hamburg.

Wir möchten an dieser Stelle auf einige themenrelevante Beiträge verweisen, die unter Mitwirkung von Mitgliedern des pcl-Teams bereits entstanden sind.

Themenrelevante Publikationen unter Mitwirkung von Mitgliedern des pcl-Teams in bereits abgeschlossenen Projekten

  • T. Schatz, J. Schäfer, C. Reinboth & B. Apfelbaum: Zum Einfluss der Darstellung von Rollenvorbildern auf die Mensch-Technik-Interaktion im demografischen Wandel, in: M. Knaut (Hrsg.): Tagungsband zur 15. Nachwuchswissenschaftlerkonferenz mitteldeutscher Fachhochschulen, Berliner Wissenschafts-Verlag, Berlin, 2015, S. 354-359.
  • K. Rost, J. Abraham, A. Bauer and U.H.P. Fischer: Integration von technikgestützten Pflegeassistenzsystemen in der Harzregion, in: Tagungsband zum 6. Deutscher AAL-Kongress 2012: Lebensqualität im Wandel – Demografie und Technik, Berlin, 2012, ISBN: 978-3-8007-3484-9.

Unser Team

▲ Hochschule Harz
University of Applied Sciences
Prof. Dr. Ulrich Fischer
BA. Fabian Theuerkauf
Dipl.-Ing. (FH) Peter Kußmann

Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
Medizinische Fakultät
Prof. Dr. Peter R. Mertens
M. Eng. Antao Ming
B. Sc. Vera Clemens