In der Medizinisch-Geriatrischen Klinik im AGAPLESION MARKUS KRANKENHAUS und im AGAPLESION DIAKONIEKLINIKUM HAMBURG werden im Rahmen einer neuen Studie Sensoren zur Ganganalyse getestet. Das Forschungsprojekt ist als Langzeitstudie angelegt und wird mindestens zwei Jahre in Anspruch nehmen.
Das Forschungsprojekt findet in Zusammenarbeit mit der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) unter Leitung von Prof. Dr. Björn Eskofier (Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Datenanalytik) statt. Der praktische Teil begann im Frühjahr im AGAPLESION MARKUS KRANKENHAUS in Frankfurt am Main und wird nun in Hamburg ausgeweitet.
Gerade hochbetagte Menschen haben ein erhöhtes Sturzrisiko. Daher wird bei den Patienten im Rahmen der Studie schon bei der Aufnahme eine Ganganalyse durchgeführt. Die Sensoren werden in speziell angefertigte orthopädische Schuhe integriert und messen unter anderem Schrittdauer, Schrittlänge und Auftrittswinkel des Patienten. Diese Ganganalyse erfolgt bei der Aufnahme und möglichst kurz vor der Entlassung des Patienten. Die dabei aufgezeichneten Daten werden anonymisiert an die FAU weitergeleitet und dort von Wissenschaftlern ausgewertet.
Die Sensoren im Schuh sollen weitaus genauer und objektiver feststellen, ob ein Patient sturzgefährdet ist, als der Arzt oder Physiotherapeut bei einer analogen Untersuchung. Auch etwaige andere Methoden wie z. B. Videoaufnahmen des Gangbilds mit dem Handy haben längst nicht eine solche Aussagekraft. Die anonymisierten Datenmengen werden zudem gesammelt (Big Data), so können allgemeine Rückschlüsse zum Thema Gang und Sturz geriatrischer Patienten getroffen werden. Auf lange Sicht gesehen sollen durch die Auswertung der Datenmengen Erkenntnisse über den Einfluss von Alter, Geschlecht und Vorerkrankungen auf das Sturzrisiko gezogen werden. Darüber hinaus erhoffen sich die Wissenschaftler, die Wirksamkeit von Therapien mit Hilfe der Sensoren messen zu können. Durch die Erhebung der Daten zu Beginn und zum Ende des Krankenhausaufenthaltes soll die Behandlungsqualität objektiv auswertbar werden.
Die große Herausforderung bei der Ganganalyse besteht darin, aus den Daten Algorithmen zu entwickeln, die ein Sturzrisiko verlässlich voraussagen (Predictive Analytics). Perspektivisch müssen neben den Ergebnissen aus dem Krankenhaus weitere Daten erfasst werden. Denn viele Unfälle und Stürze passieren im Alltag. Home Monitoring im häuslichen Umfeld ist unverzichtbar, um ein umfassendes Bild zu erhalten.
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