Gesundheitsvorsorge: EU-Projekt PAL gibt Einblicke

Gesundheitsindustrie

Roboter und Sprachtechnologie für klinische Gesundheitserziehung

Gesundheitsvorsorge
Die verschiedenen Anwendungen setzen auf den sozialen Kontakt zwischen dem virtuellen Assistenten und dem jungen Patienten, um die Affinität zu den zu vermittelnden Inhalten über eine längere Zeit aufrecht zu erhalten. Bild: DFKI
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Einen Blick auf die Zukunft von Gesundheitsvorsorge und Gesundheitserziehung boten die am 6. Februar zeitgleich in Amersfoort (Niederlande) und Mailand (Italien) veranstalteten öffentlichen Abschlussevents des EU-Projekts PAL „Personal Assistant for a healthy Lifestyle“. In PAL entwickelte Roboter fungieren dabei als persönliche Assistenten für eine gesunde Lebensweise. Die künstlichen „Kumpel“ geben Kindern bereits während eines Krankenhausaufenthalts Hilfestellung zum Selbstmanagement bei Medikation und gesundheitsförderlichem Verhalten.

Zu den Abschlussevents waren klinische Fachexperten, Betroffene und die interessierte Öffentlichkeit eingeladen. Vorgestellt wurden dort die Forschungsergebnisse des PAL Projekts und die entwickelten integrierten Systeme. Neben Vorträgen und Diskussionsforen gab es Gelegenheit die Systeme selbst aber auch Erweiterungen, die noch in der Entwicklung sind, in Aktion zu sehen.

Eine chronische Erkrankung stellt besonders die Patientinnen und Patienten, aber auch Ärzte, Pflegende und das Umfeld vor immense tägliche Herausforderungen. Das wird zusätzlich verstärkt, wenn Kinder betroffen sind. Ziel des PAL Projekts war es, ein interaktives Schulungssystem für Patienten mit einer chronischen Erkrankung zur Verfügung zu stellen, das vor allem die zukünftigen Gesundheitsrisiken minimiert, die Autonomie im Umgang mit der Erkrankung verbessert und eine Zustandsübersicht für das medizinische Personal erleichtert.

Interaktives Schulungssystem für Patienten

Unterstützt werden Kinder mit Typ 1 Diabetes im Alter von 7 bis 14 Jahren, deren Eltern und das involvierte Gesundheitspersonal (Diabetologen, Ernährungswissenschaftlerinnen, Pfleger, Psychologinnen), um das Selbstmanagement der Patienten im Umgang mit ihrer Erkrankung zu verbessern.

Die verschiedenen Anwendungen setzen auf den sozialen Kontakt zwischen dem virtuellen Assistenten und dem jungen Patienten, um die Affinität zu den zu vermittelnden Inhalten über eine längere Zeit aufrecht zu erhalten. Der Assistent begleitet seinen Benutzer sowohl beim Wissenserwerb als auch bei der konkreten Umsetzung der täglich notwendigen Messungen und Behandlungen. Das System analysiert die über die Zeit anfallenden Daten und Interaktionen mit dem Nutzer und setzt verschiedene Motivationstechniken wie positive Verstärkung und Gamification ein, um die Autonomie des Patienten zu verbessern.

Sozialer Roboter und dessen virtuellem Avatar

Vier Jahre Forschung und Entwicklung von elf Forschungsinstitutionen, Firmen und medizinischen Einrichtungen in vier EU-Ländern sind in das integrierte System geflossen. Das Resultat ist eine Cloud-basierte Lösung, die aus einem sozialen Roboter und dessen virtuellem Avatar besteht, der in mobilen Gesundheits-Apps eingesetzt wird. Verschiedene Informationspanels, die als Web-Applikationen implementiert sind stellen Statusinformationen für Patienten, Eltern und Gesundheitspersonal in kompakter Form bereit. Experimentell erprobt wurde PAL in jeweils 3-monatigen Praxistests mit über 40 Langzeitprobanden.

Im DFKI wurde die multimodale Kommunikation des Roboters beziehungsweise Avatars mit dem Benutzer, insbesondere die Sprach- und Dialogfähigkeiten, entwickelt. Eine besondere Herausforderung stellt hierbei die Nutzung des Systems über einen längeren Zeitraum dar. Um den virtuellen Assistenten zu einem glaubwürdigen Begleiter zu machen, der sich auf vorangegangene Ereignisse und Interaktionen beziehen kann, wird eine intelligente Speicherung aller Daten benötigt, die es möglich macht, leicht Rückschlüsse anhand des zeitlichen Verlaufs ziehen zu können. Diese Technologie wurde ebenfalls vom DFKI in Form einer spezialisierten Wissensbasis zur Verfügung gestellt, die effiziente Schlussfolgerungsalgorithmen auf zeitveränderlichen Daten erlaubt. (ig)

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